R语言与医学统计图形【5】饼图、条件图

R语言基础绘图系统

基础图形——饼图、克利夫兰点图、条件图

6.饼图

pie(rep(1,26),col=rainbow(26),
    labels = LETTERS[1:26], #标签
    radius = 1) #半径

library(RColorBrewer)
pie.myData <- c(5.8,27,0.2,21.1,12.8,33.1)
diseasetypes <- c('上感','中风','外伤','昏厥','食物中毒','其他')
names(pie.myData) <- paste(diseasetypes,pie.myData,"%",sep = " ")
pie(pie.myData,col=brewer.pal(length(pie.myData),'Reds'),
    border = 0,radius = 0.9,init.angle = 90)

7.克利夫兰点图

一种散点图，功能与条形图类似。通过散点位置来展示数据大小。

op <- par(xaxs='i')
dotchart(t(VADeaths),
         xlim = c(0,100),
         main='Death rates in virginia -1940',
         lcolor = 'gray', #点和标签颜色
         color = 'forestgreen', #组的标签和值颜色
         gcolor = 'blue', #水平线的颜色
         pch = 16)
par(op)

8.条件图

coplot(condition plot)随着变量变化而变化。

条件公式：

y ~ x 一般形式；

y ~ x|a 在变量a存在的条件下，y随x变化而变化；

y ~ x|a*b 多重条件公式：在变量a和b共同作用条件下，y随x的变化情况。

示例：在不同的震源深度下，经纬度如何分布。

#将震源分为4组，且每组间不重叠
given.depth <- co.intervals(quakes$depth,number = 4,overlap = 0)
coplot(lat ~ long|depth,
       data=quakes,
       given.v=given.depth, #给定值
       rows = 1, #分割画布
       #自定义panel函数
       panel = function(x,y,...)panel.smooth(x,y,span = 0.7))