R语言基础(八):绘图函数
创始人
2024-06-02 09:34:05
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R语言基础(一):注释、变量
R语言基础(二):常用函数
R语言基础(三):运算
R语言基础(四):数据类型
R语言基础(五):流程控制语句
R语言基础(六):函数
R语言基础(七):文件处理

9.绘图函数

9.1 柱状图

绘制柱状图使用barplot()函数

barplot(H, xlab, ylab, main, names.arg, col)
  • H 是包含在条形图中使用的数值的向量或矩阵。
  • xlab 是 x 轴的标签。
  • ylab 是 y 轴的标签。
  • main 是条形图的标题。
  • names.arg 是在每个条下出现的名称的向量。
  • col 用于向图中的条形提供颜色。
> H <- c(3,6,8,13,4)  #要绘制的向量
> png(file = "barchart.png")  #输出到文件
> barplot(H)   #绘图
> dev.off()   #保存 会显示null device,不用管
null device 1 
> barplot(H)  #不指定文件就直接在当前输出图

在这里插入图片描述

> barplot(H,main="收益分布图",col=c("#ED1C24","#22B14C","#FFC90E","#CCC90E","#E9C98E"),names.arg=c("1月","2月","3月","4月","5月"),xlab='月份', ylab='收益(万)'
)

在这里插入图片描述

> m=matrix(c(1,2,3,4,5,6),2,3)
> colnames(m) = c("数学", "语文", "英语")
> rownames(m) = c("高中", "初中")
> barplot(m, main = "课程热度", beside=TRUE,col=c("blue","green"),, legend=TRUE)
> 

在这里插入图片描述

将上图的lengend设置成FALSE,使用legend函数添加图例

> barplot(m, main = "课程热度", beside=FALSE,col=c("blue","green"), legend=FALSE)
> colors <- c("green","blue")
> regions <- c("高中","初中")
> legend("topleft", regions, cex = 1, fill = colors)

在这里插入图片描述

9.2 饼图

饼图用pie()函数,参数如下:

  • x: 数值向量,表示每个扇形的面积。
  • labels: 字符型向量,表示各扇形面积标签。
  • edges: 指的是多边形的边数(圆的轮廓类似很多边的多边形)。
  • radius: 饼图的半径,浮点数。
  • main: 饼图的标题。
  • clockwise: 是一个逻辑值,用来指示饼图各个切片是否按顺时针做出分割。
  • angle: 设置底纹的斜率。
  • density: 底纹的密度。默认值为 NULL。
  • col: 是表示每个扇形的颜色,相当于调色板。
> vals=c(6,3,8,2)
> names=c('小学','初中','高中','大学')
> cols=c('red','yellow','green','pink')
> pie(vals, labels=names, col=cols,main="饼图")

在这里插入图片描述

#标注比例
> piepercent = paste(round(100*vals/sum(vals)), "%")
> pie(vals, labels=piepercent, col = rainbow(length(vals)))

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也可以绘制3D图

> install.packages("plotrix")
> pie3D(vals, labels=piepercent, explode = 0.1)

在这里插入图片描述

9.3 直方图

直方图用于显示数分布情况。直方图用hist()函数

  • v是包含直方图中使用的数值的向量。
  • main表示图表的标题。
  • col用于设置条的颜色。
  • border用于设置每个条的边框颜色。
  • xlab用于给出x轴的描述。
  • xlim用于指定x轴上的值的范围。
  • ylim用于指定y轴上的值的范围。
  • breaks用于提及每个条的宽度。
> vals=c(10,11,20,30,25,26)
> hist(vals,xlab="分布",ylim=c(1,3),xlim=c(10,40))

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9.4 折线图、散点图、阶梯图

plot()函数可以绘制折线图、散点图、阶梯图

  • v是包含数值的向量。
  • type类型采用值“p”仅绘制点,“l”仅绘制线和“o”绘制点和线。
  • xlab是x轴的标签。
  • ylab是y轴的标签。
  • main是图表的标题。
  • col用于给点和线的颜色。
> vals=c(10,11,20,30,25,26)
> plot(vals,type = "o",xlab="横坐标")
> val2=c(15,17,23,19,20,16)
> lines(val2,col="red",type="o")  #画第二条线

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type取值

  • p:点图
  • l:线图
  • b:同时绘制点和线
  • c:仅绘制参数 b 所示的线
  • o:同时绘制点和线,且线穿过点
  • h:绘制出点到横坐标轴的垂直线
  • s:阶梯图,先横后纵
  • S:阶梯图,先纵后竖
  • n: 空图

在这里插入图片描述

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9.5 散点图矩阵

绘制散点图矩阵使用pairs()函数,需要至少两个向量。在R的测试库中有一个内置的测试数据集mtcars

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#绘制散点图,使用数据集中mpg、hp、wt三列
> pairs(~mpg+hp+wt,data = mtcars, col=c("red","green","blue"))

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9.6 箱线图

​ 箱线图表示数据集中的最小值,最大值,中值,第一四分位数和第三四分位数,用boxplot()函数。

  • x是向量或公式。
  • 数据是数据帧。
  • notch是逻辑值。 设置为TRUE以绘制凹口。
  • varwidth是一个逻辑值。 设置为true以绘制与样本大小成比例的框的宽度。
  • names是将打印在每个箱线图下的组标签。
  • main用于给图表标题。
> c1=c(1,2,3,4,5,6)
> c2=c(2,4,4,2,2,4)
> data=data.frame(d1=c1,d2=c2)
> boxplot(d1 ~ d2, data=data)  #d1箱线图 d2分组

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