内容：在上一节我们学习了核密度图的绘制，本节我们将进入箱线图与小提琴图的学习，首先来学习箱线图。
箱线图可以展示单个变量或分组变量。使用的格式是：boxplot(formula,data=dataframe)，其中formula是一个公式，dataframe代表提供数据的数据框（或列表）。
用简单的箱线图试试手：
boxplot(mtcars$mpg,main="Box plot",ylab="Miles per Gallon")
如何？是不是简单好用呢？那如何使用并列箱线图进行跨组比较呢？一起来看看。
boxplot(mpg~cyl,data=mtcars,main="Car Mileage Data",xlab="Number of Cylinders",ylab="Miles Per Gallon")
学习到这儿，大家或许对mpg~cyl产生疑惑，其实它的意思是为类别型变量cyl的每个值并列地生成数值型变量mpg的箱线图。是不是一点儿都不难，那如何创建一幅含凹槽的箱线图？只要添加notch=TRUE即可。
boxplot(mpg~cyl,data=mtcars,notch=TRUE,varwidth=TRUE,main="Car Mileage Data",xlab="Number of Cylinders",ylab="Miles Per Gallon")
小编没说错吧。在结束箱线图的讨论之前，有必要研究小提琴图。
小提琴图是箱线图与核密度图的结合。它的基本形式是：vioplot(x1,x2, … ,names=,col=)。在绘制图形之前，我们必须安装vioplot包。来看一个简单的例子：
install.packages("vioplot") library(vioplot) x1<-mtcars$mpg[mtcars$cyl==4] x2<-mtcars$mpg[mtcars$cyl==6] x3<-mtcars$mpg[mtcars$cyl==8] vioplot(x1,x2,x3,names=c("4 cyl","6 cyl","8 cyl"),col="gold") title("Violin Plots of Miles Per Gallon",ylab="Miles Per Gallon",xlab="Number of Cylinders")
以上就是本节的相关内容，R语言的基本图形进阶也即将告一段落，但随后我们会有更加精彩的内容呈现给大家，期待与你们的再次相见。
