R语言12种图表可视化实例与代码汇总

本篇文章主要介绍了如何在R语言中使用不同的图表类型进行数据可视化，涵盖了12种常见的图形示例。作者李正海针对R3.3.3 Windows版本的R语言环境，首先强调了在使用前需要安装并加载ggplot2和gcookbook这两个关键包，如果遇到包加载问题，可以尝试切换中国北京和澳大利亚Canberra的镜像服务器站点以优化下载速度。 1. **绘制相关矩阵图**：文章以mtcars数据集为例，计算变量之间的皮尔逊相关系数（mcor），并通过corrplot包绘制出热力图，展示了各变量之间的关联强度。 2. **绘制函数曲线**：这部分可能涉及使用base R或特定库（如ggplot2）创建函数图形，展示数据随自变量变化的趋势。 3. **绘制网络图**：用于展示数据间的连接关系，可能用到igraph或类似包来构建网络结构图。 4. **绘制热图**：使用corrplot包显示多变量间的关联矩阵，颜色深浅表示相关性程度。 5. **三维散点图**：展示了三个变量之间的关系，可能使用ggplot2中的geom_point()或plot3d等函数。 6. **谱系图**：用于可视化层次关系或遗传关系的数据，通过诸如`ggplot2::geom_tree()`等函数实现。 7. **绘制向量场**：可能涉及到流形分析或物理模拟，通常使用ggforce或fields等包。 8. **QQ图**：用来比较两组数据的分布情况，通常用于统计检验，可以使用qqplot()函数。 9. **经验累积分布函数图（ECDF）**：展示了数据的频率分布，有助于理解数据的集中趋势和分散程度。 10. **马赛克图**：一种多尺度或多变量的可视化工具，可能是ggplot2的扩展应用。 11. **饼图**：用于展示部分与整体的比例关系，是基础的数据可视化方法。 12. **绘制地图**：利用地理信息系统（GIS）库，如ggmap或leaflet，将地理位置数据与数据结果结合起来。 13. **附记**：文章可能包含了对所用包的更详细介绍，以及关于R语言数据可视化最佳实践的建议。 以上内容为文章的主要知识点概览，通过学习这些代码和示例，读者能够掌握R语言中各种图表类型的创建和解读技巧。