多组数据频率分布图？

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请教一下，这个图是怎么做出来的？R，python, origin 都可以
原始数据应该是：严重性一列（包含mild，moderate, server），各类血液检查指标结果各一列（正常、异常），并进行了差异性分析。

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

如果你已经解决了该问题, 非常希望你能够分享一下解决方案, 写成博客, 将相关链接放在评论区, 以帮助更多的人 ^-^

要绘制多组数据的频率分布图，可以使用Python中的matplotlib库。以下是一个简单的示例代码：

python

Copy code

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

生成多组随机数据

data1 = np.random.normal(0, 1, 1000)
data2 = np.random.normal(2, 1, 1000)
data3 = np.random.normal(-2, 1, 1000)

绘制频率分布图

plt.hist(data1, bins=20, alpha=0.5, label='Data 1')
plt.hist(data2, bins=20, alpha=0.5, label='Data 2')
plt.hist(data3, bins=20, alpha=0.5, label='Data 3')
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
在这个例子中，我们生成了三组随机数据，并使用hist()函数绘制了它们的频率分布图。bins参数指定了直方图的箱子数量，alpha参数指定了直方图的透明度，label参数指定了每组数据的标签，legend()函数用于添加图例。最后使用show()函数显示图形。

还请提供一下原始数据

以下内容部分参考ChatGPT模型：
这个图是一个多组数据频率分布图，可以通过Python和R语言中的各种数据可视化工具来绘制。
以下是用Python和R语言绘制多组数据频率分布图的示例代码：

Python代码示例：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 绘制频率分布图
sns.catplot(x='Variable', y='Value', hue='Severity', kind='bar', data=data)

R语言代码示例：

library(ggplot2)

# 读取数据
data <- read.csv('data.csv')

# 绘制频率分布图
ggplot(data, aes(x=Variable, y=Value, fill=Severity)) + 
  geom_bar(stat='identity', position='dodge') + 
  theme(legend.position='top')

在上面的代码示例中，我们使用了Python的Seaborn库和R语言的ggplot2库来绘制多组数据频率分布图。我们假设数据已经存储在CSV文件中，并且数据的格式为：严重性、变量、值。我们使用Seaborn的catplot函数和ggplot2的ggplot函数来绘制频率分布图。在Seaborn中，我们使用hue参数来指定严重性列，并使用kind='bar'参数来指定绘制柱状图。在ggplot2中，我们使用fill参数来指定严重性列，并使用geom_bar函数来指定绘制柱状图。

以下答案由GPT-3.5大模型与博主波罗歌共同编写：
多组数据频率分布图可以使用 R 语言 ggplot2 包或 Python 语言 matplotlib 包进行绘制。

举一个 Python 语言的例子，以血液检查指标为例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 按严重性和正常/异常分组计算各组数据频率
freq_table = pd.crosstab(index=data["严重性"], columns=data["血液检查指标"], normalize='index')

# 绘制频率分布图
freq_table.plot(kind='bar')
plt.title('Frequency Distribution')
plt.xlabel('Severity')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

其中 data.csv 是原始数据，包含了严重性和血液检查指标的信息，可以使用 pandas 库进行读取。pd.crosstab 函数对数据进行分组并计算频率，最后使用 plot 函数绘制频率分布图。可以通过修改 x 轴、y 轴坐标轴标签、图表标题等等进行图表美化。

另外，使用 R 语言的 ggplot2 包绘制多组数据频率分布图也非常简单，具体可以参考以下代码：

library(ggplot2)

# 读取数据
data <- read.csv('data.csv')

# 按严重性和正常/异常分组计算各组数据频率
freq_table <- prop.table(table(data$严重性, data$血液检查指标), margin=1)

# 绘制频率分布图
ggplot(data=freq_table, aes(x=Var1, y=Freq, fill=Var2)) + 
  geom_bar(stat="identity", position="dodge") +
  ggtitle("Frequency Distribution") + 
  xlab("Severity") + 
  ylab("Frequency") +
  theme_minimal()

以上代码使用 prop.table 函数对数据进行分组并计算频率，最后使用 ggplot2 包绘制频率分布图。同样可以通过修改 x 轴、y 轴坐标轴标签、图表标题等等进行图表美化。

补充说明：以上代码仅作为示例，实际应用中可能需要根据具体数据、需求进行调整和修改。
如果我的回答解决了您的问题，请采纳！

该回答引用ChatGPT
这个图是用条形图表示多组数据的频率分布情况，可以使用R、Python或Origin等语言来绘制。

下面以R语言为例，假设原始数据已经整理好，具体过程如下：

1.导入数据。使用read.csv函数导入包含严重性、血液检查指标和正常/异常的原始数据文件。

 R
data <- read.csv("data.csv", header = TRUE)


2.计算频率。使用table函数计算每个严重性、血液检查指标和正常/异常组合的频数，再除以总数得到频率。

 R
freq_table <- prop.table(table(data$Severity, data$BloodIndex, data$Result), margin = 1)


其中，prop.table函数可以直接计算频率，并且margin参数可以指定沿哪个维度计算频率。

3.绘制图形。使用ggplot2包进行绘图。

 R
library(ggplot2)
ggplot(data = data.frame(freq_table), aes(x = BloodIndex, y = Freq, fill = Result)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  facet_wrap(~Severity)


其中，ggplot2的主要绘图函数是ggplot，接受一个包含数据框的参数，以及一系列aesthetics（美学）和图层函数，根据数据和美学来生成图形。上面的代码中，美学包括x轴和y轴的变量以及填充颜色，图层函数是geom_bar，表示绘制条形图，stat = "identity"表示使用原始数据进行绘制，position = "dodge"表示将不同结果的条形图并排展示。另外，facet_wrap函数可以将不同严重性的结果放在不同的小图中展示。

完整代码如下：

 R
data <- read.csv("data.csv", header = TRUE)
freq_table <- prop.table(table(data$Severity, data$BloodIndex, data$Result), margin = 1)
ggplot(data = data.frame(freq_table), aes(x = BloodIndex, y = Freq, fill = Result)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  facet_wrap(~Severity)