12.10 提琴图

2004 年 Daniel Adler 开发 vioplot 包实现提琴图的绘制，它可能是最早实现此功能的 R 包，随后10余年没有更新却一直坚挺在 CRAN 上，非常难得，好在 Thomas Kelly 已经接手维护。另一款绘制提琴图的 R 包是 Peter Kampstra 开发的 beanplot [20]，也存在很多年了，不过随着时间的变迁，比较现代的方式是 ggplot2 带来的 geom_violin() 扔掉了很多依赖，也是各种图形的汇集地，可以看作是最佳实践。提琴图比起箱线图优势在于呈现更多的分布信息，其次在于更加美观，但是就目前来说箱线图的受众比提琴图要多很多，毕竟前者是包含更多统计信息，如图12.44 所示。

boxplot(count ~ spray, data = InsectSprays)
vioplot::vioplot(count ~ spray, data = InsectSprays, col = "lightgray")
ggplot(InsectSprays, aes(x = spray, y = count)) +
  geom_violin(fill = "lightgray") +
  theme_minimal()
beanplot::beanplot(count ~ spray, data = InsectSprays, col = "lightgray")

图 12.44: 几种不同的提琴图

ggnormalviolin 包在给定均值和标准差的情况下，绘制正态分布的概率密度曲线，如图 12.45 所示。

library(ggnormalviolin)
with(
  aggregate(
    data = iris, Sepal.Length ~ Species,
    FUN = function(x) c(dist_mean = mean(x), dist_sd = sd(x))
  ),
  cbind.data.frame(Sepal.Length, Species)
) %>%
  ggplot(aes(x = Species, mu = dist_mean, sigma = dist_sd, fill = Species)) +
  geom_normalviolin() +
  theme_minimal()

图 12.45: 正态分布的概率密度曲线

参考文献

[20]

P. Kampstra, “beanplot: A boxplot alternative for visual comparison of distributions,” Journal of Statistical Software, vol. 28, no. 1, pp. 1–9, 2008,Available: http://www.jstatsoft.org/v28/c01/