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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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}
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# 視覺化分佈
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| 繪製的手繪筆記](https://github.com/microsoft/Data-Science-For-Beginners/blob/main/sketchnotes/10-Visualizing-Distributions.png)|
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|:---:|
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| 視覺化分佈 - _手繪筆記由 [@nitya](https://twitter.com/nitya) 提供_ |
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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。
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## [課前測驗](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/18)
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## 探索鳥類數據集
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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。
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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。
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```r
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library(ggplot2)
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birds <- read.csv("../../data/birds.csv",fileEncoding="UTF-8-BOM")
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birds_filtered <- subset(birds, MaxWingspan < 500)
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head(birds_filtered)
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```
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| | 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 |
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| ---: | :--------------------------- | :--------------------- | :-------------------- | :----------- | :------- | :---------- | :----------------- | --------: | --------: | ----------: | ----------: | ----------: | ----------: |
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| 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 |
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| 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 |
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| 2 | 雪鵝 | Anser caerulescens | 鴨/鵝/水禽 | 雁形目 | 鴨科 | 鵝屬 | LC | 64 | 79 | 2050 | 4050 | 135 | 165 |
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| 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 |
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| 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 |
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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：
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```r
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ggplot(data=birds_filtered, aes(x=Order, y=MaxLength,group=1)) +
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geom_point() +
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ggtitle("Max Length per order") + coord_flip()
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```
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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。
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## 使用直方圖
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`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：
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```r
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ggplot(data = birds_filtered, aes(x = MaxBodyMass)) +
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geom_histogram(bins=10)+ylab('Frequency')
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```
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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：
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```r
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ggplot(data = birds_filtered, aes(x = MaxBodyMass)) + geom_histogram(bins=30)+ylab('Frequency')
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```
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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：
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篩選數據以僅獲取體重低於 60 的鳥類，並顯示 30 個 `bins`：
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```r
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birds_filtered_1 <- subset(birds_filtered, MaxBodyMass > 1 & MaxBodyMass < 60)
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ggplot(data = birds_filtered_1, aes(x = MaxBodyMass)) +
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geom_histogram(bins=30)+ylab('Frequency')
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```
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✅ 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。
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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：
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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：
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```r
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ggplot(data=birds_filtered_1, aes(x=MaxBodyMass, y=MaxLength) ) +
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geom_bin2d() +scale_fill_continuous(type = "viridis")
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```
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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：
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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？
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## 使用文本數據探索數據集的分佈
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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？
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> ✅ 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。
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> - CR: 極危
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> - EN: 瀕危
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> - EX: 滅絕
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> - LC: 無危
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> - NT: 近危
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> - VU: 易危
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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？
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```r
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birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'EX'] <- 'x1'
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birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'CR'] <- 'x2'
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birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'EN'] <- 'x3'
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birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'NT'] <- 'x4'
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birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'VU'] <- 'x5'
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birds_filtered_1$ConservationStatus[birds_filtered_1$ConservationStatus == 'LC'] <- 'x6'
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ggplot(data=birds_filtered_1, aes(x = MinWingspan, fill = ConservationStatus)) +
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geom_histogram(position = "identity", alpha = 0.4, bins = 20) +
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scale_fill_manual(name="Conservation Status",values=c("red","green","blue","pink"),labels=c("Endangered","Near Threathened","Vulnerable","Least Concern"))
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```
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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？
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## 密度圖
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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。
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現在讓我們來使用密度圖！
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```r
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ggplot(data = birds_filtered_1, aes(x = MinWingspan)) +
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geom_density()
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```
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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：
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```r
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ggplot(data = birds_filtered_1, aes(x = MaxBodyMass)) +
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geom_density()
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```
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如果你想要一條平滑但不過於平滑的線，可以編輯 `adjust` 參數：
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```r
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ggplot(data = birds_filtered_1, aes(x = MaxBodyMass)) +
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geom_density(adjust = 1/5)
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```
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✅ 閱讀此類圖表可用的參數並進行實驗！
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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：
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```r
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ggplot(data=birds_filtered_1,aes(x = MaxBodyMass, fill = Order)) +
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geom_density(alpha=0.5)
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```
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## 🚀 挑戰
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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？
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## [課後測驗](https://purple-hill-04aebfb03.1.azurestaticapps.net/quiz/19)
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## 回顧與自學
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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。
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## 作業
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[應用你的技能](assignment.md)
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**免責聲明**：
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