この種のプロットでは、通常、プロットの方がggplot2
はるかに優れています。主な理由: 多くのコードなしで 2 行以上にうまく一般化されます。
サンプル データの欠点はdata.frame
、ggplot2 に必要な として利用できないことです。さらに、どの場合でも、プロットする x 変数が必要です。したがって、最初にデータから data.frame を作成しましょう。
dat <- data.frame(index=rep(1:10, 2), vals=c(male, female), group=rep(c('male', 'female'), each=10))
それは私たちに残します
> dat
index vals group
1 1 -0.4334269341 male
2 2 0.8829902521 male
3 3 -0.6052638138 male
4 4 0.2270191965 male
5 5 3.5123679143 male
6 6 0.0615821014 male
7 7 3.6280155376 male
8 8 2.3508890457 male
9 9 2.9824432680 male
10 10 1.1938052833 male
11 1 1.3151289227 female
12 2 1.9956491556 female
13 3 0.8229389822 female
14 4 1.2062726250 female
15 5 0.6633392820 female
16 6 1.1331669670 female
17 7 -0.9002109636 female
18 8 3.2137052284 female
19 9 0.3113656610 female
20 10 1.4664434215 female
私のコマンドは、それぞれ 10 個のデータ値があると想定していることに注意してください。そのコマンドは、実際のデータに従って調整する必要があります。
これで、ggplot2 の強力な機能を使用できます。
library(ggplot2)
ggplot(dat, aes(x=index, y=vals, color=group)) + geom_point() + geom_line()
上記の呼び出しには 3 つの要素があります:プロットを初期化し、データソースとしてggplot
使用するように R に指示し、プロットの美学を定義します。より良い: プロットの美的特性 (色、位置、サイズなど) がデータによって影響を受けます。期待どおりに値と値を使用し、さらに美学をグループ化変数に設定します。これにより、ggplot は 2 つのグループを異なる色で自動的にプロットします。最後に、2 つのジオメトリを追加します。これは、上に書かれているほとんどのことを行います: 線を描画し、点を描画します。dat
x
y
color
結果:

R の標準的な方法で (data.frame に) データを保存している場合は、1 行のコードで終了します。そして、数千年の進化の後で別の性別を追加したい場合でも、それはまだ 1 行のコードです。