求助：有没有制作 ASCII 图形的 R 包？

dapengde

我想通过数据生成下面这样的用 ASCII 表达的条形图：

PCA                 ■■■■■■■■■■■■■■ 14
Regression          ■■■■■■■■■■■■ 12
Cluster Analysis    ■■■■■■■■■ 9
Bayesian            ■■■■■■ 6
Post-hoc test       ■ 1
Non-parametric Test ■ 1

不知道有没有哪个 R 包可以实现？最好还能生成其他的简单图形。

我问了 ChatGPT，回答说是 ascii 包就可以，还像模像样给了其中几个函数，以及包的引用条目。我试了发现，这包是存在的，但它给的作图函数都不存在，并且作者也不对。我甚至看了包的早期版本，也完全对不上号。ChatGPT 伪造参考文献是众所周知，但伪造 R 包还是头一次遇见。

lovebluesky

或许偷懒比较容易吧

fenguoerbian

cran上有个txtplot，从这个github简介上来看应该可以画不少。

dapengde

fenguoerbian 正是我想要的。完美。感谢！

 txtplot::txtbarchart(as.factor(mtcars$carb), pch = "■")
   +----+-----------------+------------------+-----------------+------------------+-----------------+----+
   |                      ■                                    ■                                         |
30 +                      ■                                    ■                                         +
   |                      ■                                    ■                                         |
   |                      ■                                    ■                                         |
25 +                      ■                                    ■                                         +
   |                      ■                                    ■                                         |
   |    ■                 ■                                    ■                                         |
   |    ■                 ■                                    ■                                         |
20 +    ■                 ■                                    ■                                         +
   |    ■                 ■                                    ■                                         |
   |    ■                 ■                                    ■                                         |
15 +    ■                 ■                                    ■                                         +
   |    ■                 ■                                    ■                                         |
   |    ■                 ■                                    ■                                         |
10 +    ■                 ■                                    ■                                         +
   |    ■                 ■                  ■                 ■                                         |
   |    ■                 ■                  ■                 ■                                         |
   |    ■                 ■                  ■                 ■                                         |
 5 +    ■                 ■                  ■                 ■                                         +
   |    ■                 ■                  ■                 ■                  ■                 ■    |
   |    ■                 ■                  ■                 ■                  ■                 ■    |
 0 +    ■                 ■                  ■                 ■                  ■                 ■    +
   +----+-----------------+------------------+-----------------+------------------+-----------------+----+
        1                 2                  3                 4                  5                 6     
Legend: 1=1, 2=2, 3=3, 4=4, 5=6, 6=8

chuxinyuan 对，我就是受到茎叶图的启发，才想着怎么用字符表示图的。

nan.xiao 这个包不错！谢谢推荐。确实不能精准表达，只适用于特殊场合，比如上课的时候增加一点课堂效果，免得学生睡着了。

> skimr::skim(mtcars)
── Data Summary ────────────────────────
                           Values
Name                       mtcars
Number of rows             32    
Number of columns          11    
_______________________          
Column type frequency:           
  numeric                  11    
________________________         
Group variables            None  

── Variable type: numeric ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
   skim_variable n_missing complete_rate    mean      sd    p0    p25    p50    p75   p100 hist 
 1 mpg                   0             1  20.1     6.03  10.4   15.4   19.2   22.8   33.9  ▃▇▅▁▂
 2 cyl                   0             1   6.19    1.79   4      4      6      8      8    ▆▁▃▁▇
 3 disp                  0             1 231.    124.    71.1  121.   196.   326    472    ▇▃▃▃▂
 4 hp                    0             1 147.     68.6   52     96.5  123    180    335    ▇▇▆▃▁
 5 drat                  0             1   3.60    0.535  2.76   3.08   3.70   3.92   4.93 ▇▃▇▅▁
 6 wt                    0             1   3.22    0.978  1.51   2.58   3.32   3.61   5.42 ▃▃▇▁▂
 7 qsec                  0             1  17.8     1.79  14.5   16.9   17.7   18.9   22.9  ▃▇▇▂▁
 8 vs                    0             1   0.438   0.504  0      0      0      1      1    ▇▁▁▁▆
 9 am                    0             1   0.406   0.499  0      0      0      1      1    ▇▁▁▁▆
10 gear                  0             1   3.69    0.738  3      3      4      4      5    ▇▁▆▁▂
11 carb                  0             1   2.81    1.62   1      2      2      4      8    ▇▂▅▁▁

chuxinyuan

试试stem()画茎叶图

nan.xiao

一个著名例子是 skimr，可以画线图和直方图，在汇总表格中以 sparkline 的形式呈现。

在有图形设备的前提下，用文本展现图形元素是一个看起来酷炫但不那么可靠的做法，受到字体和有效分辨率的影响，只能展示比较简单的大致趋势。

fenguoerbian

nan.xiao

我曾经在数据分析中对数据进行基本的描述时都是先来个skimr。

dapengde

已有的方案没法绘制躺平的条形图，也不支持二维联表。所以我自己写了个函数，放在了 fecitr 包里：

默认风格：

remotes::install_github('pzhaonet/fecitr')
library(fecitr)
x <- txt_bar(value = VADeaths[1, ], label = colnames(VADeaths))
#> +------------------------------+
#> |   Rural Male ######## 11.7   |
#> | Rural Female ###### 8.7      |
#> |   Urban Male ########## 15.4 |
#> | Urban Female ##### 8.4       |
#> +------------------------------+

定制最小单位和表达字符：

x <- txt_bar(value = VADeaths[1, ], label = colnames(VADeaths), 
             quantum = 1, pch = '■')
#> +-----------------------------------+
#> |   Rural Male ■■■■■■■■■■■■ 11.7    |
#> | Rural Female ■■■■■■■■■ 8.7        |
#> |   Urban Male ■■■■■■■■■■■■■■■ 15.4 |
#> | Urban Female ■■■■■■■■ 8.4         |
#> +-----------------------------------+

2 x 2 表：

x <- txt_bar(value = VADeaths[1, ], label = c('Rural', '', 'Urban', ''), 
             quantum = 1, pch = c('■', '□'), legend = c('Male', 'Female'))
#> +----------------------------+
#> | Rural ■■■■■■■■■■■■ 11.7    |
#> |       □□□□□□□□□ 8.7        |
#> | Urban ■■■■■■■■■■■■■■■ 15.4 |
#> |       □□□□□□□□ 8.4         |
#> +----------------------------+
#> 
#> Legend: ■ Male;□ Female

4 x 5 表：

vt <- t(VADeaths)
label <- rep(colnames(vt), each = nrow(vt))
label[duplicated(label)] <- ''
x <- txt_bar(value = as.vector(vt), label = label, 
             quantum = 2, pch = c('■', '□', '+', '='), legend = row.names(vt))
#> +-------------------------------------------------+
#> | 50-54 ■■■■■■ 11.7                               |
#> |       □□□□ 8.7                                  |
#> |       ++++++++ 15.4                             |
#> |       ==== 8.4                                  |
#> | 55-59 ■■■■■■■■■ 18.1                            |
#> |       □□□□□□ 11.7                               |
#> |       ++++++++++++ 24.3                         |
#> |       ======= 13.6                              |
#> | 60-64 ■■■■■■■■■■■■■ 26.9                        |
#> |       □□□□□□□□□□ 20.3                           |
#> |       ++++++++++++++++++ 37                     |
#> |       ========== 19.3                           |
#> | 65-69 ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ 41                   |
#> |       □□□□□□□□□□□□□□□ 30.9                      |
#> |       +++++++++++++++++++++++++++ 54.6          |
#> |       ================== 35.1                   |
#> | 70-74 ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ 66      |
#> |       □□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□□ 54.3          |
#> |       ++++++++++++++++++++++++++++++++++++ 71.1 |
#> |       ========================= 50              |
#> +-------------------------------------------------+
#> 
#> Legend: ■ Rural Male;□ Rural Female;+ Urban Male;= Urban Female

直方图：

xhist <- hist(iris$Sepal.Length, plot = FALSE)
label <- paste(xhist$breaks[1:(length(xhist$breaks)-1)], '-', xhist$breaks[2:length(xhist$breaks)])
txt_bar(xhist$counts, label, pch = '哈', add_box = FALSE)
#> 4 - 4.5 哈哈 5
#> 4.5 - 5 哈哈哈哈哈哈哈哈哈 27
#> 5 - 5.5 哈哈哈哈哈哈哈哈哈 27
#> 5.5 - 6 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈 30
#> 6 - 6.5 哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈 31
#> 6.5 - 7 哈哈哈哈哈哈 18
#> 7 - 7.5 哈哈 6
#> 7.5 - 8 哈哈 6