关于diamonds图表的问题

已知数据集 diamonds
a. 画图表示出 x,y,z 的分布，你可以发现什么规律。从这些规律中你会将什 么
当做钻石的长，宽，高。
b. 计算出该数据集中有多少钻石为 0.99 克拉，多少为 1 克拉，是什么导致 了
这个区别。
c. 探索 price 的分布，你发现了什么不寻常的规律吗？（尽可能多的尝试
binwidth 参数值）。
d. 利用 diamonds 数据集探索 coord_cartesian()与 xlim()、ylim()在放大图像时的
不同之处。

该回答引用GPT:
a. 用散点图可以表示出x,y,z三个变量的分布，从图中可以看出x,y,z三个变量的值都是正相关的，也就是说，随着x,y,z的增加，钻石的尺寸也会增加。因此，可以将x,y,z当做钻石的长、宽、高。

b. 可以使用以下代码计算出该数据集中有多少钻石为0.99克拉，多少为1克拉：

# 计算0.99克拉的钻石数量
sum(diamonds$carat == 0.99)

# 计算1克拉的钻石数量
sum(diamonds$carat == 1)

这个区别是由于钻石的重量不同导致的。

c. 可以使用以下代码探索price的分布：

# 设置binwidth参数值为500
hist(diamonds$price, binwidth = 500)

# 设置binwidth参数值为1000
hist(diamonds$price, binwidth = 1000)

# 设置binwidth参数值为2000
hist(diamonds$price, binwidth = 2000)

从图中可以看出，price的分布有一定的规律，价格越高，钻石的数量越少。

d. 可以使用以下代码探索coord_cartesian()与xlim()、ylim()在放大图像时的不同之处：

# 使用coord_cartesian()放大图像
ggplot(data = diamonds, aes(x = carat, y = price)) +
  geom_point() +
  coord_cartesian(xlim = c(0.5, 1.5), ylim = c(1000, 5000))

# 使用xlim()、ylim()放大图像
ggplot(data = diamonds, aes(x = carat, y = price)) +
  geom_point() +
  xlim(0.5, 1.5) +
  ylim(1000, 5000)

coord_cartesian()可以放大图像，而xlim()、ylim()只能改变图像的范围，不能放大图像。
如还有疑问，可留言帮助解决。