在同一幅图上绘制9幅图的最佳方法？

Question

尝试创建玻璃数据集中所有预测值的直方图。我最初使用par(mfrow=c(3,3))在同一个窗口上绘制了所有9个预测器，但得到的一个错误是边距太大。那好吧。无论如何，九次写hist(Glass$X)都是没有效率的。

所以我试着一次把它们都画出来。我对数据进行子集，以便只保留数字列，但是出现了一个错误，即它们不是数字列。我已经验证了所有的列都是数字的。我做错了什么？

library(mlbench)
data(Glass)
library(lattice)

par(mfrow=c(3,3))
hist(Glass$RI)

> Error in plot.new() : figure margins too large

Glass2=subset(Glass[1:9])
hist(Glass2)

> Error in hist.default(Glass2) : 'x' must be numeric

Answer 1

这是另一种潮流。

library(tidyr)
library(ggplot2)
library(mlbench)

data(Glass)

Glass %>% 
  pivot_longer(-Type) %>% 
  ggplot(aes(value)) + 
  geom_histogram() + 
  facet_wrap(~name, 
             ncol = 3, 
             scales = "free")

结果：

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Answer 2

将数据子集到一个新的数据框架X中。与其键入X$x 9次，不如使用for循环。确保您的绘图窗口非常大，否则您将得到一个错误，即边距太小。

X <- Glass[,1:9]
par(mfrow = c(3, 3))
for (i in 1:ncol(X)) {
  hist(X[ ,i], xlab = names(X[i]), main = paste(names(X[i]), "Histogram"), col="steelblue")  
}