R语言绘制统计图表：疾病发病率、地区面积、奥运金牌与车速制动距离分析

"416刘静R绘图作业1.docx" 在R语言中，图形绘制是数据分析和可视化的重要组成部分。以下是对所给文件中提到的R语言绘图方法的详细解释： 1. 散点图：散点图用于展示两个变量之间的关系。在这个例子中，`incidence.txt` 文件包含了某种疾病的10年发病率数据。通过`plot()`函数，我们可以将这些数据以散点的形式展示出来，每个点代表一个特定时间点的发病率。`read.csv()`函数用于读取CSV格式的数据，`setwd()`则用来设置工作目录以便于访问数据文件。 2. 饼图：饼图是一种用于显示各部分占整体比例的图形。在第二部分，给出了西北五省的面积数据，通过`pie()`函数，我们可以清楚地看出各个省份的面积占总面积的比例。`sales`向量存储了各省份的面积值，`names(sales)`设置了各省份的名称。 3. 条形图：条形图用于比较不同类别间的数值差异。这里，我们分析了最近5届奥运会金牌榜的分布。`barplot()`函数创建了条形图，`df1`是包含数据的数据框。首先，堆叠条形图通过不区分颜色的条形展示了各国家金牌数量的变化，而`col=rainbow(4)`设置了4种不同的颜色以区分年份。然后，使用`beside=T`参数创建了分组条形图，每种颜色代表一个国家，使得比较更加直观。 4. 点线图：点线图可以同时展示数据的离散和连续特性。`cars`数据集包含了车速与制动距离的数据。`plot()`函数的不同`type`参数用于绘制不同类型的点线图，如直线型("l")、点线型("b")、空心圆("o")、水平线("h")、阶梯线("s"和"S")以及无图形("n")。这展示了`plot()`函数的灵活性和多样性。 5. 自定义图形参数：在R中，可以对图形进行细致的定制，如点的形状(`pch`)、线的样式(`lty`)和颜色。在分析女性身高和体重的例子中，`women`数据集被加载并使用`plot()`函数绘制了图形，通过调整参数，我们可以得到各种风格的点线图，以更好地展示数据的特性。 通过以上案例，我们可以看到R语言在数据可视化方面的强大能力，它提供了一系列丰富的图形函数和参数，帮助用户以直观、美观的方式呈现数据，便于理解和解释数据背后的模式和趋势。