R语言图形绘制函数大全

"R软件作图函数汇总" 在R软件中，作图是数据分析和可视化的重要环节。本资源提供了一份R作图函数的综合汇总，旨在帮助用户掌握R中的图形生成技巧。以下是一些关键的作图函数及其用途： 1. `plot()`: 这是最基础的绘图函数，用于绘制二维图形，如散点图、线图等。例如，`plot(x, y)`可以创建一个基于变量x和y的散点图。 2. `hist()`: 用于绘制直方图，显示数据分布的情况。`hist(x)`将创建x变量的频率分布直方图。 3. `barplot()`: 创建柱状图，通常用于比较不同类别之间的数量或比例。例如，`barplot(heights, names.arg = labels)`将在x轴上使用labels，y轴上用heights绘制柱状图。 4. `boxplot()`: 生成箱形图，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）。`boxplot(x)`将绘制x的箱线图。 5. `densityplot()`: 使用ksmooth包提供的函数，用于绘制密度曲线，直观表示数据分布的形状。 6. `pie()`: 生成饼图，用于展示各部分占比。`pie(values, labels)`将根据values的大小创建饼图，并用labels作为各个扇区的标签。 7. `heatmap()`: 创建热力图，常用于展示矩阵数据的相关性或聚类结果。`heatmap(matrix)`将用颜色深浅表示矩阵元素的大小。 8. `ggplot2`包：这是一个强大的图形系统，提供高度自定义的图形。`ggplot(data, aes(x = xvar, y = yvar)) + geom_point()`可创建一个基本的ggplot散点图，通过添加其他几何对象（如geom_line()）和调整主题（theme）等，可以实现复杂美观的图形。 9. `ggplot2`中的其他几何对象，如`geom_histogram()`、`geom_bar()`、`geom_boxplot()`等，提供了与上述函数类似的功能，但具有更丰富的定制选项。 10. `ggplot2`还支持`facet_wrap()`和`facet_grid()`，用于创建多面板图形，方便比较不同条件下的数据。 11. `levelplot()`和`wireframe()`是lattice包中的函数，用于绘制三维数据的等高线图和体块图。 12. `image()`和`contour()`函数用于绘制二维图像和等高线图，通常用于显示网格数据的平滑表面。 为了获取这些函数的帮助信息，可以使用`help(plot)`或`?plot`来查看其文档。`help.search("graph")`可以在帮助文档中搜索关于图形相关的所有信息。`apropos("plot")`将列出所有与“plot”相关的函数名称。 输入和输出方面，`load()`用于加载保存的数据集，`data()`可以加载内置的数据集，`library()`用于加载附加包，`read.table()`读取表格数据，`write.table()`则用于写入数据。`save.image()`和`load.image()`分别用于保存和恢复当前工作空间的状态。`save()`和`load()`则针对单个对象进行保存和加载。 R软件提供了丰富多样的作图工具，通过理解和熟练运用这些函数，可以有效地进行数据可视化，帮助理解数据并进行有效的分析交流。