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  • 本课程旨在帮助学习者快速入门R语言: 课程系统详细地介绍了使用R语言进行数据处理的基本思路和方法。 课程能够帮助初学者快速入门数据处理。 课程通过大量的案例详细地介绍了如何使用R...

    立即学习:https://edu.csdn.net/course/play/24913/285858?utm_source=blogtoedu

    xlim和ylim参数

    x = c(1:10)
    y = sample(1:100, 10)
    par(mfrow = c(2,2))
    plot(x, y)
    plot(x, y, xlim = c(4, 8))
    plot(x, y, ylim = c(0, 50))
    plot(x, y, xlim = c(1, 5), ylim = c(50, 100))

    对应结果:

    展开全文
  • Error in plot.window(...) : 'xlim'值不能是无限的 In addition: Warning messages: 1: In min(x) : no non-missing arguments to min; returning Inf 2: In max(x) : no non-missing arguments to max; returning ...

    plot()绘制图层时报错

    错误提示:

    Error in plot.window(...) : 'xlim'值不能是无限的
    In addition: Warning messages:
    1: In min(x) : no non-missing arguments to min; returning Inf
    2: In max(x) : no non-missing arguments to max; returning -Inf
    3: In min(x) : no non-missing arguments to min; returning Inf
    4: In max(x) : no non-missing arguments to max; returning -Inf

    原因:数据中含有空值

    解决办法:

     na.omit(数据名)

    展开全文
  • 这一节将介绍更多的R图形资源。首先是定制R图形的一些常用方法,主要涉及数据和模型的图形绘制。然后是如何自定义其他类型的图形或点线等元素。A. 绘制二维图形在R中,绘制二维图形主要有两个函数plot()和matplot()...

    v2-220615d800e9ed4c7c9948593dc4980d_1440w.jpg?source=172ae18b

    这一节将介绍更多的R图形资源。首先是定制R图形的一些常用方法,主要涉及数据和模型的图形绘制。然后是如何自定义其他类型的图形或点线等元素。

    A. 绘制二维图形

    在R中,绘制二维图形主要有两个函数plot()和matplot()。

    plot()函数主要绘制标准的x-y图形,它是基于笛卡尔坐标。这个函数会将两个向量作为参数,第一个向量作为横轴的值,第二个向量作为纵轴的值。例如:

    > x=(0:100)*2*pi/100

    > y=sin(x)

    > plot(x,y)

    v2-48718168c799a1288e5a7ab3ae54f754_b.jpg

    如果只将一个向量做为plot()函数的参数,则该向量的值将作为y轴的值,而x轴的值由R自动产生:

    > plot(y)

    v2-af963dd6b0d17c183ac0d93c7d60f141_b.jpg

    matplot()函数将两个矩阵作为参数。一个矩阵的列参照另一个矩阵的相应列来绘制图形。在绘制同一个图时,两个矩阵的行数应该一样。如果行数不一样,行数较少的那个矩阵用缺失值(NA)来填充。第一个矩阵的值会用在横轴上。如果其中一个矩阵只有一个列,则绘制的所有图形都将用该列的值。每一队列所绘制的图形颜色不一样,编号会用来做为不同图点的图形符号。这些选项也可由用户自己定义,例如:col=和pach=,后面会介绍这些选项。在对图形添加多个点时,matplot()函数可以省去很多麻烦,不用一一设定每个point()语句。matplot()函数可以统一设置各点的格式,并自动选择合适的坐标轴范围,使图形中包含全部数据,例如:

    > y1=sin(x)

    > y2=cos(x)

    > y=cbind(y1,y2)

    > matplot(x,y)

    v2-c0a34e95c8fa8e0c3c482191aca45e42_b.jpg

    B. 符号、线与坐标轴风格的选项

    可以使用一些选项来制定R绘制的图形。在函数plot()和matplot()中,选项通常作为附加参数被调用。可选参数能以任意顺序输入,以逗号隔开。如果省略这些参数,它们大多会采用默认值,下面将更加系统地介绍这些选项。

    1、数字符号类型

    绘图时对数据点所用的符号可通过pch=选项来指定(pch意思是“plotting character”)。例如pch=1表示用圆圈绘制数据点。下图就是常用的符号和对应的数值代码。

    v2-7a56d5972ede4d6578ffe1000d9690a1_b.jpg

    2、连接线类型

    如果线是用来连接数据点或者绘制曲线,则可用lty=选项来控制它的样式。一般的线类型和对应的数值代码如下图所示。

    v2-6d172c51f5645b8248e518ba9493a673_b.jpg

    另外,使用lty=选项和matplot()的其它选项时,可将这些选项的值组成一个向量,向量中的各元素会分别用到对应的图形上,使其具有不同的样式。例如:

    > matplot(x,y,type="l",lty=c(1,2),col="black"

    v2-45693e05ef40a2fb5d55e8d9c38b0d27_b.jpg

    #Tips:我们可以看出来两个函数图分别用了线类型不同的两条线来绘制,col的设定可以保证两条线的颜色相同。

    3、曲线类型

    可用type=“”选项来指定不同的曲线类型。例如:type=“p”表示在绘制曲线时,只画点而不画连接线。常用的类型如下:

    p:只画点的符号而不画连接线。

    l:只画连接线而不画点的符号。
    o:既画点的符号,又画连接线。
    b:与o选项一样,只是连接线不会与点的符号接触。
    h:在每个点与横轴之间画一条垂直线。
    s:绘制“梯形”图,即先用水平直线,然后用竖线连接相邻点。
    S:同s相似,只是水平线和垂直线顺序相反。
    c:连接线里剔除掉点位置。

    v2-9a94b0415a763520df046d9e9a123cc1_b.jpg

    4、坐标轴的限制

    选项xlim=和ylim=可分别用来限制横轴和纵轴的范围,例如,xlim=c(0,10)会让R只使用横轴值在0到10范围内的数据。如果数据超过此范围,就不会出现在绘制的图形中。

    5、刻度线

    在坐标轴上的刻度线由选项lab=和tcl=控制。lab=选项是一个向量,它有两个元素,第一个元素是横轴的刻度线数量,第二个选项是纵轴的刻度线数量。例如lab=(7,3)表示x轴被7个刻度线分成8个间隔;y轴被3个刻度线分成4个间隔。如果所指定的lab=选项不能使绘制的图形正常显示,R可能会重新用恰当的值来代替lab=选项的值。tcl=选项将一行文字的高度作为刻度线的长度。tcl的值为负数是表示刻度线在坐标轴外,为正数表示刻度线在坐标轴内。

    6、坐标轴标签

    在默认的情况下,横轴和纵轴的标签是绘图向量的名称。将标签通过xlab=“”和ylab=“”选项来修改,将所需的文本字符串放在引号中即可。例如:xlab=“time”,ylab=“population size”。

    7、不显示坐标轴

    有时图形不需要坐标轴会更好看些。不显示坐标轴的选项是axes=FALSE,不显示坐标轴标签的选项是ann=FALSE。

    8、字符和标签大小可用选项cex=来修改

    在默认情况下,cex指定的值为默认字符大小的倍数。cex的默认值为1。比如若cex=2,所绘制的字符为正常大小的2倍;cex=0.5,所绘制的字符是正常大小的一半。下面这些绘图选项也是通过类似的方式控制大小,即,都是参数值作为默认大小的倍数。

    cex.axis= 为刻度文本大小的倍数

    cex.lab= 为轴标签文本大小的倍数
    cex.main=为标题文本大小的倍数
    cex.sub= 为子标题文本大小的倍数
    lwd= 为所画线宽度的倍数

    9、字体族、字号和字样的参数

    font= 用于指定绘图使用的字体样式。1=常规,2=粗体,3=斜体,4=粗斜体,5=符号字体(以Adobe符号编码表示)

    font.axis= 坐标轴刻度文字的字体样式

    font.lab= 坐标轴标签(名称)的字体样式

    font.main= 标题的字体样式

    font.sub= 副标题的字体样式

    ps 字体磅值(1磅约为1/72英寸)。文本的最终大小为 ps*cex

    family 绘制文本时使用的字体族。标准的取值为serif(衬线)、sans(无衬线)和mono(等宽)

    C. 颜色

    在数据图形中颜色应该谨慎且有节制地使用。当使用颜色时,应突出重要的信息,而不能随意使用它。颜色会产生干扰,当图中的符号具有不同颜色时,眼睛会自动寻找不同颜色的含义。纯粹的装饰色彩会将人们的注意力从图形本身所要表达的信息引开。用彩色数据图形还会有一个不太重要但也不能忽略的问题:一小部分人是色盲,而这部分人的数量也不在少数。

    若要在绘图函数中使用彩色,可通过下面这些选项集来实现:

    col=用来指定plot()函数和 matplot()函数中数据符号和曲线的颜色,还有barplot()函数生成的条形图颜色;

    col.axis=坐标轴的颜色

    col.lab=坐标轴标签的颜色
    col.main=主标题颜色
    col.sub=副标题颜色
    fg= 图形的前景色
    bg= 图形的背景色

    颜色可通过代码值来指定。例如col=25会得到蓝色。在控制台执行colors()函数就可知R能识别657种颜色,为了方便起见,会列出657颜色名称,这些名称能被R识别。所以,col=“blue”与col=25是一样的效果。

    > colors()

    [1] "white" "aliceblue" "antiquewhite"

    [4] "antiquewhite1" "antiquewhite2" "antiquewhite3"

    [7] "antiquewhite4" "aquamarine" "aquamarine1"

    ......

    [652] "yellow" "yellow1" "yellow2"

    [655] "yellow3" "yellow4" "yellowgreen"

    当然有些时候我们需要在图形上绘制独立的点,线或者文本等,这些都不是绘图函数的参数,需要独立的函数来支撑,我们下一节就为大家来介绍这些。

    参考资料:
    1. 《R语言统计入门(第二版)》 人民邮电出版社 Peter Dalgaard著
    2. 《R语言初学者指南》 人民邮电出版社 Brian Dennis著
    3. Vicky的小笔记本《blooming for you》by Vicky

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  • R语言(绘图入门)

    千次阅读 2021-02-11 08:54:23
    原文链接:...用了 Python 的 matplolibt 和 R 的 ggplot2 后,我再也不想用 MATLAB 画图了。我现在这里先给出本博文用到的包:library(Hmisc)Loading required package: latticeLoading r...

    原文链接:https://wklchris.github.io/R-plotting-basic.html

    R 的绘图功能一直为业内所津津乐道。用了 Python 的 matplolibt 和 R 的 ggplot2 后,我再也不想用 MATLAB 画图了。

    我现在这里先给出本博文用到的包:

    library(Hmisc)Loading required package: lattice

    Loading required package: survival

    Loading required package: Formula

    Loading required package: ggplot2

    Attaching package: 'Hmisc'

    The following objects are masked from 'package:base':

    format.pval, round.POSIXt, trunc.POSIXt, units

    library(vioplot)Loading required package: sm

    Package 'sm', version 2.2-5.4: type help(sm) for summary information

    基础命令

    使用 dev.new() 命令新建一个图片视图,这样你可以输出多个图片到屏幕,而不是让之后输出的覆盖之前的图形。关于 dev.next(), dev.prev(), dev.set() 及 dev.off() 等内容,参考 help(dev.cur).

    plot() 绘图类型

    基本的绘图类型有以下几种,使用 type= 参数指定:p:仅数据点,默认值。

    l:仅线段

    b:线段与点

    c:仅线段,但点的位置留出空白

    o:线段与点,但线段会延伸到点内部

    h:直方图风格,即带竖直密度线

    s:阶梯图

    S:其他特殊情况

    n;不绘制图形。用于指定标题、坐标轴名称的情况

    输出到文件

    将画图的内容输出到文件,可以指定路径,不指定就输出到当前工作目录。例如输出 pdf:

    pdf('plot.pdf')

    plot(c(1, 2, 3), c(3, 4, 2))

    dev.off()

    除了 pdf() 外,其他可用的输出格式对应函数:wmf:win.metafile(),仅在 Windows 系统下使用

    png: png()

    jpeg: jpeg()

    bmp: bmp()

    tiff: tiff()

    ps: postscript()

    例子。详细的参数在下文讨论。x

    173825382_1_20191023113853332

    绘图参数:par()

    函数 par() 用来获取当前图形的参数。如果加入 no.readonly=TRUE, 表示该参数列表是非只读的,即用户可以进行修改。例如对于上图,我们获取其参数,进行更改后再传到新的图中(pch 参数可能有些费解,我们在下文讨论):

    # 方法一:类交互式的更改方法opar

    173825382_2_20191023113853519

    点样式、线宽与线型参数可选值pch 点样式0空方块,1空圆,2空三角,3加号,4乘号,5斜空方块,6空倒三角,7叉方块,8星号,9斜叉方块,10圈加号,11六芒星,12田,13圈乘号,14加框尖角,15方块,16圆点,17三角,18斜方块,19带边线圆点,20带边线2/3圆点,21填充圆,22填充方块,23填充斜方块,24填充三角,25填充倒三角。

    cex 点大小数字,例如 0.5。

    lty 线型1实线,2短虚线,3点线,4点划线,5长虚线,6长短划线。

    lwd 线宽数字。

    注: pch = 19 相比 pch = 16,主要体现在 lwd 与 cex 不同时,带边线圆点的尺寸较大。

    颜色

    调整颜色的参数有:col: 绘图颜色。

    col.axis:坐标轴刻度颜色。

    col.lab:坐标轴名称颜色。

    col.main:图形标题颜色。

    col.sub:副标题颜色。

    fg:图形前景色。

    bf:图形背景色。

    指定颜色的方式有如下几种:数字下标:col=1

    名称:col=”white”

    十六进制值:col=”#FFFFFF”

    标准化RGB/HSV值:col=rgb(0,1,1)/hsv(0,0,1)

    至于 R 支持的颜色名称,多达 600 余种,这里给出一些我认为常见的:OutputColors

    plot(1,1, axes=F, xlim=c(0, 6), ylim=c(0, 6), main=titleStr, xlab='', ylab='')

    for (i in c(1:5)) {

    for (j in c(1:5)) {

    par(new=T)

    plot(i, 6-j, cex=3, xlim=c(0, 6), ylim=c(0, 6), axes=F,

    main='', xlab='', ylab='', pch=19,

    col=color.names[(i-1)*5+j])

    if (showText) {

    text(i, 6-j-0.1, pos=1, color.names[(i-1)*5+j])

    }

    }

    }}colorLst

    'cyan', 'gold', 'gray', 'plum', 'magenta',

    'orange', 'purple', 'yellow', 'black', 'violet',

    'darkblue', 'darkgreen', 'darkred', 'darkgray', 'dimgray',

    'lightblue', 'lightgreen', 'lightgray', 'orchid', 'pink')OutputColors(colorLst, '25 Useful Colors', T)

    173825382_3_20191023113853660

    R 中还有其他方式可以生成一系列的颜色,比如:

    par(mfrow=c(2 ,3))OutputColors(rainbow(25), 'Rainbow')OutputColors(heat.colors(25), 'HeatMap')OutputColors(terrain.colors(25), 'TerrainMap')OutputColors(topo.colors(25), 'Topo')OutputColors(cm.colors(25), 'CM')# 灰度:需要标准化OutputColors(gray(1/25*c(0:25)), 'Gray')

    173825382_4_20191023113853832

    标签和标题文本

    从上文可以看出端倪,标签与标题参数有:标题/副标题:title/sub

    坐标轴标题:xlab/ylab

    在标题中使用上文介绍的参数:title(main='My Title', col.main='red',

    sub='My Subtitle', col.sub='blue',

    xlab='My X label', ylab='My Y label',

    col.lab='green', cex.lab=0.75)

    要定义它们的字体,可添加的参数有:参数含义cex基础缩放倍数

    cex.axis坐标轴刻度的缩放倍数

    cex.lab坐标轴标题的缩放倍数

    cex.main图形标题的缩放倍数

    cex.sub图形副标题的缩放倍数

    font字体样式。1常规,2加粗,3加斜,4加粗加斜,5符号字体

    font.axis坐标轴刻度的字体样式

    font.lab/ main/ sub类推

    ps字体磅值。文字的最终大小为 cex * ps

    family字族。例如 serif衬线, sans无衬线, mono等宽

    字族的使用需要注意:Windows 中,等宽映射为 Courier New,衬线 Times New Roman,无衬线 Arial。你可以使用 windowsFonts() 函数来更改或者创建映射,例如我个人常用的 DejaVu 等宽字体:

    windowsFonts(

    M=windowsFont('DejaVu Sans Mono'))plot(1, 1, type='n')# 字体示例text(1, 1.05, paste('DejaVu Sans Mono\n',

    '0123456789!@#$%^&*()[]{}:;,.<>'/?`~',

    'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz',

    'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ',

    sep='\n'), pos=1, family='M')

    173825382_5_2019102311385419

    如果你需要将图片输出到 pdf,这个参数也是可以使用的:pdf(file='filename.pdf', family='M')

    图形尺寸与边距

    参数 pin 用于指定图形尺寸(英寸),例如 pin=c(4, 3) 表示 4 英寸宽 3 英寸高。

    用 mai()/mar() 依次指定下左上右四个方向的边距,单位分别是英寸与英分。默认是 mar(c(5, 4, 4, 2)) + 0.1

    自定义其他元素

    坐标轴

    函数 side() 用于自定义坐标轴:

    axis(side, at=, labels=, pos=, lty=, col=, las=, tck=, ...)side: 指定在哪绘制坐标轴:1下2左3上4右

    at:刻度线位置

    labels:刻度线旁的标签,缺省时使用 at 中的值

    pos:坐标轴与另一坐标轴相交位置的值

    lty/col:线型/线与刻度的颜色

    las:标签平行于(=0)或垂直于(=2)坐标轴

    tck:刻度线。负值表示在图形外侧,0表示禁用刻度,1表示全长(即网格线);默认 -0.01

    网格线:abline() 与次要刻度

    如果想使用次要刻度,请安装 Hmisc 包。次要刻度的长度将会是主刻度的 tick.ratio 倍。

    网格线使用 abline() 命令,并分别用 h/v 指定网格线是竖直还是水平。# 需要加载:library(Hmisc)plot(1:3, 1:3, type='b', xlim=c(0, 4), ylim=c(0, 4))minor.tick(nx=2, ny=4, tick.ratio=0.5)abline(v=seq(0, 4, 0.5), h=seq(0, 4, 0.25), lty=2, col='darkred')

    173825382_6_20191023113854207

    图例

    命令 legend() 用于添加图例。

    legend(location, legend, [title=, ...])

    参数含义:location:指定图例左上角的坐标,或者使用以下关键字:关键字:left/right, bottom/top, bottomleft/right, topleft/right, center

    如果使用了以上关键字,可以使用 inset= 参数指定向图形内移动的比例(分数形式)

    legend:标签组成的字符型向量。

    title:图例标题的字符串

    其他参数:col/pch/lwd/lty:图例线条颜色/点样式/线宽/线型

    bty/fill:盒型样式/颜色填充(用于条形图、箱形图或饼图)

    bg:背景色

    text.col:文本颜色

    horiz:TRUE 会将图例水平放置

    例子参见“直方图”一节的最后一例。

    标注

    文字标注

    主要有两个函数:text() 与 mtext()。前者向绘图区添加标注,后者向图形的边界添加标注。text(location, 'string', pos, ...)

    mtext('string', side, line=n, ...)

    可以参考“标签和标题文本”一节的例子。其中:pos:使用1下2左3上4右的对应关系,比如“颜色”一节中就使用了 pos=1 的参数。如果指定了 pos,那么也可以指定 offset= 作为偏移量比值(相对单个字符宽)

    side:指定放置文本的图片边界,同样是1下2左3上4右。你可以使用 line= 来移动文本(正值向外,负值向内);

    还可以通过 adj=0/1 指定文本向左下/右上对齐。

    数学标注

    类似 LaTeX 的标注方式,不过实质上仍有一些区别:代码效果代码效果代码效果x%+-%yx±yx%/%yx÷yx%*%yx×y

    x%.%yx⋅yx[i]xix^2x2

    x%prop%yx∝ysqrt(x, y)y√xx!=yx≠y

    x%~~%yx≈yx%=~%yx≅yx%==%yx≡y

    部分字体相关的命令:plain(x):正体

    italic(x):意大利字族(加斜)

    bold(x):加粗

    bolditalic(x):加斜加粗

    underline(x):下划线

    叠加绘图

    叠加绘图最简单的方法,就是使用绘图的 new=TRUE:

    plot( ... )plot( ... , new=TRUE) # 记得用 axes=FALSE 将坐标轴、标签、标题隐藏掉

    如果想要添加额外的点、线,使用 points() 命令与 lines() 命令。以及上面提到的参考线 abline() 命令:plot(1:3, c(1,3,2), type='b', pch=2)points(1:3, seq(1.5, 2.5, 0.5), col='blue', pch=16)lines(1:3, seq(1.5, 2.5, 0.5), col='red')abline(v=1.5, h=2.25, lty=2,col='purple')

    子图

    函数 layout()

    函数 layout() 是一个强大的命令。例如:

    layout(matrix(c(1,1,2,3), 2, 2, byrow = TRUE))

    就指定了图 1 占用第一行,图 2 和 3 共用第二行。也可以用 widths=/heights= 参数指定各列宽/各行高之间的比例:tmp

    widths=c(3, 1), heights=c(1, 2))barplot(dt)barplot(dt)barplot(dt)

    函数 par() 的 mfrow 参数

    前文介绍过的 par() 中的 mfrow= 参数也是一个控制子图的方式。下例是两行两列的子图:

    opar

    par(mfrow=c(2,2))

    plot(...) # 图 1,左上

    plot(...) # 图 2,右上

    plot(...) # 图 3,左下

    plot(...) # 图 4,右下

    par(opar)

    函数 par() 的 fig 参数

    这种方式支持你以任何的位置、组合任意的图形。它比规整的 layout() 更加灵活。以下不使用 0.8 而使用 0.65 是为了看上去更紧凑。opar

    统计图

    条形图:barplot()

    直接上例子。

    tmp

    col='green', border='blue', density=c(5, 15, 25),

    names.arg=paste('Pet', 1:3, sep=' '))

    饼图:pie()

    并不推荐的统计图类型,因此 R 中的功能也很有限。pie(x, labels=, ...)

    dt

    col=topo.colors(length(lbl)), main='Pie Chart with Percentage')

    直方图:hist() 及核密度曲线

    直方图表示的是一维的数据(连续型)特征,纵轴是其在对应横轴区间内的频数或者频率。hist(x, freq=TRUE, breaks=, ...)

    其中 freq 参数默认指定纵轴为频数而不是频率,break 用于指定横轴上分组的个数。

    set.seed(123)dt

    轴须图是一种一维的数据呈现,而上面的左图中的密度曲线是一种核密度估计。要比较核密度图,参考 sm 包的 sm.density.compare() 函数。如果只是要绘制,使用 density() 函数辅助即可:plot(density(dt), main='Kernel Denisty')polygon(density(dt), col='lightgreen', border='blue', lwd=2) # 绘制多边形的函数# 叠加正态曲线xfit

    legend=c('Kernel Density', 'Normality Curve'))

    箱形图:boxplot() 及小提琴图

    或者叫箱线图、盒须图。它描述了连续变量的五个特征参数:

    fig

    如果是 dataframe 数据集中的类别型变量 A ,使用如下语句生成并列箱形图:boxplot(y~A, data=dataframe)

    如果将公式改写成 y~A*B,那么会将类别型变量 A 和 B 的各水平两两组合,再生成箱形图。

    其他参数:varwidth=F/T:为 TRUE 时,箱形图的宽度与样本数的算术平方根成正比。

    horizontal=F/T:为 TRUE 时,箱形图被横置。

    notch=F/T:为 TRUE 时,箱形图在绘制时会显示“凹槽”。

    df

    最后再提一下箱形图与核密度图的一个结合体:小提琴图(violin plot)。这种图的绘制需要 vioplot 包。

    在小提琴图中,核密度曲线被竖直放置,并对称地显示于数据轴的两侧:# 需要加载:library(vioplot)vioplot(df$x[df$type == 'Larger'], df$x[df$type == 'Smaller'],

    names=c('L', 'S'), col='gold')

    点图

    用于在水平刻度上绘制大量标签。本例选自参考书目同名章节。各参数:groups:选定一个因子,作为分组依据。

    gcolor:各组标签的颜色。

    # mtcars 是 R 预装的数据集,其 cyl 变量有三个水平x

    labels = row.names(x),

    cex=.7,

    groups = x$cyl,

    gcolor = 'black',

    color = x$color,

    pch=19,

    main = 'Gas Mileage for Car Models\ngrouped by cylinder',

    xlab = 'Miles Per Gallon')

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