rm(list = ls())
# 导入需要的包
library(ggplot2)
# 用于绘图拼接
library(patchwork)
# 用于数据处理分析
library(tidyverse)
# 设置ggplot的主题
theme_set(theme_minimal() +
            theme(legend.position = "top"))

#自定义数据get函数
get_data <- function() {
  set.seed(1234)
  df = data.frame(sex = factor(rep(c("F", "M"), each = 200)),
                  weight = c(rnorm(200, 55), rnorm(200, 58)))
  return(df)
}
#调用函数
dataset <- get_data()

# 绘图

p1 <- dataset %>% ggplot(aes(sample = weight)) +
  # QQ图，根据颜色分组
  stat_qq(aes(color = sex)) +
  # 配色方案
  scale_color_manual(values = c("#00AFBB", "#E7B800")) +
  # 添加lab
  labs(y = "Weight")

# 除了ggplot2，ggpbur也可以进行qq图的绘制
# 使用ggpbur包中的ggqqplot函数绘制
library(ggpubr)

p2 <- dataset %>%  ggqqplot(
  x = "weight",
  color = "sex",
  palette = c("#0073C2FF", "#FC4E07"),
  # 设置主题
  ggtheme = theme_pubclean()
)

# 这里就体现出ggpubr的优势，好看
p1 + p2

# 绘图
p3 <- dataset %>% ggplot(aes(x = weight)) +
  # ECDF函数
  # 设置性别组，绘制两条曲线
  stat_ecdf(aes(color = sex, linetype = sex),
            # 阶梯状的升高
            geom = "step",
            size = 1.5) +
  # 配色方案
  scale_color_manual(values = c("#00AFBB", "#E7B800")) +
  labs(y = "f(weight)")
# x周为体重的值，y轴为比例
# 从图中可以看出小于多少体重占比n%
p3