r语言绘图

时间: 2023-07-18 13:14:00 浏览: 129

R语言绘图大全

### R语言绘图大全知识点详解 #### 一、引言《R语言绘图大全》是一本详尽介绍如何利用R语言进行数据可视化的指南。R作为一种强大的统计分析工具，其绘图功能同样强大且灵活多变。本书不仅涵盖了基础绘图命令的使用方法，还深入介绍了`ggplot2`这一广受欢迎的绘图包的应用技巧。 #### 二、基本绘图命令和ggplot2包简介在R中，绘图主要通过两种方式实现：一种是基于`graphics`包的基本绘图命令，另一种则是使用`ggplot2`包提供的更高级、更灵活的绘图方式。 ##### 1. 散点图 **散点图**是一种展示两个变量之间关系的有效图形。 - **`graphics::points()`基本用法** - 用于在已有的图形上添加散点。 - 示例代码： ```r plot(x, y) points(x2, y2, col="red") ``` - **`ggplot2::geom_point()`基本用法** - 使用`ggplot2`包创建散点图。 - 示例代码： ```r ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + geom_point() ``` ##### 2. 折线图 **折线图**用于表示随时间变化的趋势或连续变量之间的关系。 - **`graphics::lines()`基本用法** - 在现有图形中添加折线。 - 示例代码： ```r plot(x, y) lines(x2, y2, col="blue") ``` - **`ggplot2::geom_line()`基本用法** - 使用`ggplot2`创建折线图。 - 示例代码： ```r ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + geom_line() ``` ##### 3. 条形图 **条形图**常用于比较不同类别之间的数量差异。 - **`graphics::barplot()`基本用法** - 创建基本的条形图。 - 示例代码： ```r barplot(height, names.arg=names, xlab="Categories", ylab="Values") ``` - **`barplot()`堆栈式条形图** - 将不同类别组合在同一根条形上。 - 示例代码： ```r barplot(height, beside=FALSE, legend.text=TRUE) ``` - **`barplot()`依次排列的条形图** - 将不同类别的条形分开显示。 - 示例代码： ```r barplot(height, beside=TRUE, legend.text=TRUE) ``` - **`ggplot2::geom_bar()`基本用法** - 使用`ggplot2`创建条形图。 - 示例代码： ```r ggplot(data, aes(x=x, y=y, fill=factor)) + geom_bar(stat="identity") ``` ##### 4. 面积图 **面积图**用于展示不同分类随时间的变化趋势。 - **`graphics::polygon()`基本用法** - 通过填充区域来创建面积图。 - 示例代码： ```r plot(x, y) polygon(c(x, rev(x)), c(y, rep(0, length(x))), col="gray") ``` - **`ggplot2::geom_area()`基本用法** - 使用`ggplot2`创建面积图。 - 示例代码： ```r ggplot(data, aes(x=x, y=y, fill=factor)) + geom_area() ``` ##### 5. 密度估计图 **密度估计图**用于展示连续变量的分布形态。 - **用`graphics`画密度估计图** - 示例代码： ```r x <- rnorm(100) dens <- density(x) plot(dens) ``` - **`ggplot2::geom_density()`** - 使用`ggplot2`创建密度估计图。 - 示例代码： ```r ggplot(data, aes(x=x)) + geom_density() ``` ##### 6. 频率图像 **频率图像**用于展示变量出现的频率。 - **用`graphics`包画频率图像** - 示例代码： ```r x <- rnorm(100) freq <- hist(x, plot=FALSE) plot(freq) ``` - **用`ggplot2::geom_freqpoly()`画频率图像** - 使用`ggplot2`创建频率图像。 - 示例代码： ```r ggplot(data, aes(x=x)) + geom_freqpoly() ``` ##### 7. 直方图 **直方图**用于展示连续变量的分布情况。 - **`graphics::hist()`基本用法** - 创建基本直方图。 - 示例代码： ```r hist(x, breaks=10, col="gray") ``` - **`ggplot2::geom_hist()`基本用法** - 使用`ggplot2`创建直方图。 - 示例代码： ```r ggplot(data, aes(x=x)) + geom_histogram(binwidth=1, color="black", fill="white") ``` ##### 8. 箱线图 **箱线图**用于展示数据的五数概括（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值）。 - **`graphics::boxplot()`基本用法** - 创建基本箱线图。 - 示例代码： ```r boxplot(x, y, col="lightblue") ``` - **`ggplot2::geom_boxplot()`基本用法** - 使用`ggplot2`创建箱线图。 - 示例代码： ```r ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + geom_boxplot() ``` ##### 9. 提琴图 **提琴图**是一种类似于箱线图的图形，但能够展示更多细节的数据分布。 - **`vioplot::vioplot()`基本用法** - 使用`vioplot`包创建提琴图。 - 示例代码： ```r vioplot(x, y, names=c("Group 1", "Group 2")) ``` - **`ggplot2::geom_violin()`基本用法** - 使用`ggplot2`创建提琴图。 - 示例代码： ```r ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + geom_violin() ``` ##### 10. Cleveland点图 **Cleveland点图**是一种特殊的条形图，用于展示连续变量的排名。 - **`graphics::dotchart()`** - 创建Cleveland点图。 - 示例代码： ```r dotchart(x, labels=names(x), pch=19) ``` - **`ggplot2::geom_dotplot()`** - 使用`ggplot2`创建Cleveland点图。 - 示例代码： ```r ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center') ``` ##### 11. 热图 **热图**用于展示矩阵形式的数据分布情况。 - **`graphics::heatmap()`基本用法** - 创建基本热图。 - 示例代码： ```r heatmap(matrix, Rowv=NA, Colv=NA, col=heat.colors(256)) ``` - **`ggplot2::geom_tile()`基本用法** - 使用`ggplot2`创建热图。 - 示例代码： ```r ggplot(data, aes(x=x, y=y, fill=value)) + geom_tile() ``` - **`pheatmap::pheatmap()`基本用法** - 使用`pheatmap`包创建热图。 - 示例代码： ```r pheatmap(matrix, color=colorRampPalette(rev(brewer.pal(9, "Blues")))(100)) ``` #### 三、其他绘图技巧 - **如何添加title，x轴和y轴标签** - 可以使用`title`、`xlab`和`ylab`等参数。 - 示例代码： ```r plot(x, y, main="Title", xlab="X-axis Label", ylab="Y-axis Label") ``` - **如何在一个画布里放多个图片** - 使用`par(mfrow=c(rows, cols))`设置布局。 - 示例代码： ```r par(mfrow=c(1, 2)) plot(x, y) plot(x, z) ``` - **如何旋转条形图坐标轴** - 使用`las=2`参数旋转坐标轴标签。 - 示例代码： ```r barplot(x, las=2) ``` - **`ggplot2`的背景怎么去掉** - 使用`theme_void()`去除背景。 - 示例代码： ```r ggplot(data, aes(x=x, y=y)) + geom_point() + theme_void() ``` 以上是对《R语言绘图大全》所涵盖知识点的详细解析，希望能帮助读者更好地理解和掌握R语言中的绘图技巧。

R语言是一种流行的统计分析软件，也是一个非常强大的绘图工具。R语言提供了多种绘图函数和图形库，可以绘制各种类型的图形，包括散点图、折线图、直方图、箱线图、饼图、雷达图等等。以下是一个简单的绘制散点图的例子： ```R # 生成一组样本数据 x <- rnorm(100) y <- rnorm(100) # 绘制散点图 plot(x, y) ``` 这个例子使用了R语言内置的`plot()`函数来绘制散点图。`plot()`函数接受两个向量作为输入，分别表示x轴和y轴的值。可以通过设置参数来改变图形的外观，例如添加标题、坐标轴标签、修改点的颜色和形状等等。 R语言还提供了许多其他的绘图函数，例如`hist()`函数用于绘制直方图，`boxplot()`函数用于绘制箱线图，`pie()`函数用于绘制饼图等等。可以根据具体需求选择合适的函数进行绘图。

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