R语言图形base系统（三）

 本篇介绍R语言base系统绘制散点图、条形图、直方图、箱线图、饼图，还将简单介绍点图、核密度图、折线图。

散点图：

attach(mtcars)

plot(wt, mpg,

main="Basic Scatterplot of MPG vs. Weight",

xlab="Car Weight (lbs/1000)",

ylab="Miles Per Gallon ", pch=19)

abline(lm(mpg ~ wt), col="red", lwd=2, lty=1)

lines(lowess(wt, mpg), col="blue", lwd=2, lty=2) 

 

条形图

library(vcd)

counts <- table(Arthritis$Improved, Arthritis$Treatment)

counts

par(mfrow=c(1,2))

# stacked barplot

barplot(counts, 

        main="Stacked Bar Plot",

        xlab="Treatment", ylab="Frequency", 

        col=c("red", "yellow","green"),            

        legend=rownames(counts)) 

 

# grouped barplot
     
     
     
 
  

barplot(counts, 

 
     
main="Grouped Bar Plot", 

 
     
xlab="Treatment", ylab="Frequency",

 
     
col=c("red", "yellow", "green"),

 
     
legend=rownames(counts), beside=TRUE)

par(mfrow=c(1,1))

 

直方图

 

箱线图

创建一个箱线图在 R 中的基本的语法是：

boxplot(x,data,notch,varwidth,names,main)

以下是所使用的参数的说明：

x - 是一个向量或一个公式

data - 是数据帧

notch - 是一个逻辑值。设置为TRUE画一个缺口

varwidth - 是一个逻辑值。设置为 true 时来画的宽度成正比到样本大小的方块。

names - 是将每个箱线图下被打印的组标签。

main - 用于给出曲线图的标题。

下面的脚本将创建 mpg(英里每加仑)和cyl(气缸数)之间的关系的一个箱线图

boxplot(mpg~cyl,data=mtcars,

        main="Car Milage Data", 

        xlab="Number of Cylinders", 

        ylab="Miles Per Gallon")

 

饼图

 

点图

x <- mtcars[order(mtcars$mpg),]                      

x$cyl <- factor(x$cyl)                                 

x$color[x$cyl==4] <- "red"                              

x$color[x$cyl==6] <- "blue"

x$color[x$cyl==8] <- "darkgreen" 

dotchart(x$mpg,

         labels = row.names(x),                               

         cex=.7, 

         pch=19,                                              

         groups = x$cyl,                                       

         gcolor = "black",

         color = x$color,

         main = "Gas Mileage for Car Models\ngrouped by cylinder",

         xlab = "Miles Per Gallon")

 

核密度图

 

折线图

opar <- par(no.readonly=TRUE)

par(mfrow=c(1,2))

t1 <- subset(Orange, Tree==1)

plot(t1$age, t1$circumference,

     xlab="Age (days)",

     ylab="Circumference (mm)",

     main="Orange Tree 1 Growth")

plot(t1$age, t1$circumference,

     xlab="Age (days)",

     ylab="Circumference (mm)",

     main="Orange Tree 1 Growth",

     type="b")

par(opar)