前言:
在前面介绍了R的基础入门语法之后,现也将最近整理好的一些R的基础绘图实例提供给需要的朋友参考。(温馨提示:代码慎用!按照本博文实例进行练习的话最好能做到举一反三。代码多敲方为上策,切不可隔岸观火!) #基础R绘图
x <- :
y <- + x*
windows(,);plot(y) #默认情况绘制散点图type="p" windows(,);plot(y,type="l") #"l"即 line首字母 #正态分布随机数图
x2 <- rnorm(,,)
View(x2)
plot(x2) #频数直方图
x3 <- rnorm(,,)
hist(x3) #在直方图基础上绘制密度曲线
x4 <- rnorm(,,)
hist(x4,freq=F)
lines(density(x4),col="blue")
box() #加方框 #茎叶图,条形图
x5 <- rnorm(,,)
stem(x5)
barplot(x5)
box() x6 <- :;pie(x6,col=rainbow())
box() #绘制箱线图
x7 <-rnorm(,,);boxplot(x7) data(iris)
sunflowerplot(iris[,:]) #绘制矩阵或数据框的二元图
data(iris)
pairs(iris[:],main="--Anderson's Iris Data--",pch=,bg=c("red","green3","blue")) #绘制QQ图 y1 <- rnorm(,,);qqnorm(x) #曲线图
curve(sin,-*pi,*pi,xname="t"); #低水平绘图函数:在高水平绘图的基础上进行修饰和补充
x<-:
y<-rnorm(,,)
plot(x,y,type="n",xlab="索引坐标",ylab="随机散点",xlim=c(,),ylim=c(-,),main="实验图",sub="随机分布图")
points(x,y,col="blue")
lines(x,y,col="red") text(,max(y),"最大随机散点")
mtext("横轴下方文本",side=)
mtext("横轴左方文本",side=)
mtext("横轴上方文本",side=)
mtext("横轴右方文本",side=) segments(,,,-) #根据起点,终点坐标绘制线段
arrows(,-,,,angle=,code=) #绘制箭头
abline(-,) #绘制“y=a*x+b”直线
abline(h=,col="red") #绘制特殊直线,水平或垂直线 legend(,max(y),"随机点0连线") legend(,max(y),"随机点3连线") # 坐标定位模式获得鼠标点击位置的坐标
x <- :
y <- rnorm(,,)
plot(x,y,type="n",xlab="索引坐标",ylab="随机散点",xlim=c(,),ylim=c(-,),main="实验图") print(locator(,type="p")) #绘制矩形和多边形
rect(,,,)
polygon(c(,,,,),c(-,,,,-)) #savePlot()绘制图形保存方法一
windows()
plot(:)
rect(,,,,col="yellow")
savePlot("test01",type="jpg",device=dev.cur(),restoreConsole=T)
dir() #查看"test01.jpg" #图形绘制保存方法二
jpeg(file="myplot.jpeg")
plot(:)
rect(,,,,col="blue")
dev.off()
dir() #查看"myplot.jpeg"
#end------------------

结语:

    R作为一款越来越受追捧的数据分析工具,以上简单作图函数只是它全部功能的冰山一角。其实,它的作图功能比一般人能想象得到的还要强大得多。最近也接触ggplot2一阵子,有机会也希望能跟更多的朋友一起交流分享。。。

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