# 視覺化分佈 | 繪製的手繪筆記](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/main/sketchnotes/10-Visualizing-Distributions.png)| |:---:| | 視覺化分佈 - _手繪筆記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 提供_ | 在上一課中，你學到了一些關於明尼蘇達州鳥類數據集的有趣事實。通過視覺化異常值，你發現了一些錯誤的數據，並比較了不同鳥類分類的最大長度差異。 ## [課前測驗](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/18) ## 探索鳥類數據集 另一種深入了解數據的方法是查看其分佈，即數據如何沿著某個軸排列。例如，你可能想了解這個數據集中鳥類的最大翼展或最大體重的整體分佈。 讓我們來發掘一些關於這個數據集中分佈的事實。在你的 R 控制台中，導入 `ggplot2` 和數據庫。像上一個主題一樣，從數據庫中移除異常值。 ```r library(ggplot2) birds <- read.csv("../../data/birds.csv",fileEncoding="UTF-8-BOM") birds_filtered <- subset(birds, MaxWingspan < 500) head(birds_filtered) ``` | | 名稱 | 學名 | 分類 | 目 | 科 | 屬 | 保育狀況 | 最小長度 | 最大長度 | 最小體重 | 最大體重 | 最小翼展 | 最大翼展 | | ---: | :--------------------------- | :--------------------- | :-------------------- | :----------- | :------- | :---------- | :----------------- | --------: | --------: | ----------: | ----------: | ----------: | ----------: | | 0 | 黑腹樹鴨 | Dendrocygna autumnalis | 鴨/鵝/水禽 | 雁形目 | 鴨科 | 樹鴨屬 | LC | 47 | 56 | 652 | 1020 | 76 | 94 | | 1 | 赤樹鴨 | Dendrocygna bicolor | 鴨/鵝/水禽 | 雁形目 | 鴨科 | 樹鴨屬 | LC | 45 | 53 | 712 | 1050 | 85 | 93 | | 2 | 雪鵝 | Anser caerulescens | 鴨/鵝/水禽 | 雁形目 | 鴨科 | 鵝屬 | LC | 64 | 79 | 2050 | 4050 | 135 | 165 | | 3 | 羅氏鵝 | Anser rossii | 鴨/鵝/水禽 | 雁形目 | 鴨科 | 鵝屬 | LC | 57.3 | 64 | 1066 | 1567 | 113 | 116 | | 4 | 大白額鵝 | Anser albifrons | 鴨/鵝/水禽 | 雁形目 | 鴨科 | 鵝屬 | LC | 64 | 81 | 1930 | 3310 | 130 | 165 | 通常，你可以通過像上一課中那樣使用散點圖快速查看數據的分佈方式： ```r ggplot(data=birds_filtered, aes(x=Order, y=MaxLength,group=1)) + geom_point() + ggtitle("Max Length per order") + coord_flip() ```  這提供了每個鳥類目身體長度分佈的概覽，但這並不是顯示真實分佈的最佳方式。這個任務通常通過創建直方圖來完成。 ## 使用直方圖 `ggplot2` 提供了非常好的方法來使用直方圖視覺化數據分佈。這種類型的圖表類似於條形圖，通過條形的升降可以看到分佈情況。要構建直方圖，你需要數值數據。構建直方圖時，可以將圖表類型定義為 'hist'。這個圖表顯示了整個數據集範圍內最大體重的分佈。通過將數據分為更小的區間（bins），它可以顯示數據值的分佈： ```r ggplot(data = birds_filtered, aes(x = MaxBodyMass)) + geom_histogram(bins=10)+ylab('Frequency') ```  如你所見，這個數據集中大多數 400 多種鳥類的最大體重都在 2000 以下。通過將 `bins` 參數設置為更高的數值（例如 30），可以獲得更多的數據洞察： ```r ggplot(data = birds_filtered, aes(x = MaxBodyMass)) + geom_histogram(bins=30)+ylab('Frequency') ```  這個圖表以更細緻的方式顯示了分佈。通過僅選擇給定範圍內的數據，可以創建一個不那麼偏向左側的圖表： 篩選數據以僅獲取體重低於 60 的鳥類，並顯示 30 個 `bins`： ```r birds_filtered_1 <- subset(birds_filtered, MaxBodyMass > 1 & MaxBodyMass < 60) ggplot(data = birds_filtered_1, aes(x = MaxBodyMass)) + geom_histogram(bins=30)+ylab('Frequency') ```  ✅ 試試其他篩選條件和數據點。若要查看數據的完整分佈，移除 `['MaxBodyMass']` 篩選條件以顯示帶標籤的分佈。 直方圖還提供了一些不錯的顏色和標籤增強功能可以嘗試： 創建一個 2D 直方圖來比較兩個分佈之間的關係。我們來比較 `MaxBodyMass` 和 `MaxLength`。`ggplot2` 提供了一種內建方式，通過更亮的顏色顯示匯聚點： ```r ggplot(data=birds_filtered_1, aes(x=MaxBodyMass, y=MaxLength) ) + geom_bin2d() +scale_fill_continuous(type = "viridis") ``` 可以看到這兩個元素之間沿著預期軸線存在預期的相關性，並且有一個特別強的匯聚點：  直方圖對於數值數據效果很好。如果需要查看基於文本數據的分佈該怎麼辦？ ## 使用文本數據探索數據集的分佈 這個數據集還包括關於鳥類分類、屬、種、科以及保育狀況的良好信息。讓我們深入了解這些保育信息。鳥類根據其保育狀況的分佈是什麼樣的？ > ✅ 在數據集中，使用了一些縮寫來描述保育狀況。這些縮寫來自 [IUCN 紅色名錄分類](https://www.iucnredlist.org/)，該組織記錄了物種的狀況。 > > - CR: 極危 > - EN: 瀕危 > - EX: 滅絕 > - LC: 無危 > - NT: 近危 > - VU: 易危 這些是基於文本的值，因此你需要進行轉換以創建直方圖。使用篩選後的 `filteredBirds` 數據框，顯示其保育狀況與最小翼展。你看到了什麼？ ```r birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'EX'] <- 'x1' birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'CR'] <- 'x2' birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'EN'] <- 'x3' birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'NT'] <- 'x4' birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'VU'] <- 'x5' birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'LC'] <- 'x6' ggplot(data=birds_filtered_1, aes(x = MinWingspan, fill = ConservationStatus)) + geom_histogram(position = "identity", alpha = 0.4, bins = 20) + scale_fill_manual(name="Conservation Status",values=c("red","green","blue","pink"),labels=c("Endangered","Near Threathened","Vulnerable","Least Concern")) ```  最小翼展與保育狀況之間似乎沒有明顯的相關性。使用這種方法測試數據集的其他元素。你也可以嘗試不同的篩選條件。你發現了任何相關性嗎？ ## 密度圖 你可能已經注意到，我們目前看到的直方圖是“階梯式”的，並未以平滑的弧線呈現。若要顯示更平滑的密度圖，可以嘗試密度圖。 現在讓我們來使用密度圖！ ```r ggplot(data = birds_filtered_1, aes(x = MinWingspan)) + geom_density() ```  你可以看到這個圖表反映了之前的最小翼展數據，只是更平滑了一些。如果你想重新查看第二個圖表中那條不平滑的最大體重線，可以使用這種方法將其非常平滑地重現： ```r ggplot(data = birds_filtered_1, aes(x = MaxBodyMass)) + geom_density() ```  如果你想要一條平滑但不過於平滑的線，可以編輯 `adjust` 參數： ```r ggplot(data = birds_filtered_1, aes(x = MaxBodyMass)) + geom_density(adjust = 1/5) ```  ✅ 閱讀此類圖表可用的參數並進行實驗！ 這種類型的圖表提供了非常具有解釋性的視覺化。例如，只需幾行代碼，你就可以顯示每個鳥類目最大體重的密度： ```r ggplot(data=birds_filtered_1,aes(x = MaxBodyMass, fill = Order)) + geom_density(alpha=0.5) ```  ## 🚀 挑戰 直方圖比基本的散點圖、條形圖或折線圖更為複雜。上網搜索一些使用直方圖的好例子。它們是如何使用的？它們展示了什麼？它們通常在哪些領域或研究範疇中使用？ ## [課後測驗](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/19) ## 回顧與自學 在這一課中，你使用了 `ggplot2` 並開始製作更為複雜的圖表。研究一下 `geom_density_2d()`，這是一種“在一維或多維中顯示連續概率密度曲線”的方法。閱讀 [文檔](https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_density_2d.html) 以了解其工作原理。 ## 作業 [應用你的技能](assignment.md) **免責聲明**： 本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，請注意自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於重要資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋概不負責。