R语言学习笔记(五)绘图(1)

作者: 山阴少年 | 来源:发表于2018-01-16 21:54 被阅读76次

  R是一个惊艳的图形构建平台,这也是R语言的强大之处。本文将分享R语言简单的绘图命令。

  本文所使用的数据或者来自R语言自带的数据(mtcars)或者自行创建。

  首先,让我们来看一个简单例子:

dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
drugA <- c(16,20,27,40,60)
plot(dose, drugA)

绘制的图形如下:

简单例子

  我们有必要对上述代码做些说明:首句和第二条语句创建两个向量,第三条语句打开一个图形窗口并生成一幅散点图。

  这也许是个极为简单的例子,因为并没有涉及到太多其他关于图形参数(如符号与线条,颜色,文本属性,图形尺寸和边界大小等)方面的知识。接下来,我们将在此基础上讲讲图形参数的设置。

1.1 符号与线条

if(FALSE){该例展示如何利用par函数修改图形参数}
dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
drugA <- c(16,20,27,40,60)
if(FALSE){no.readonly=TRUE可以生成一个可以修改的当前图形参数列表}
opar <- par(no.readonly = TRUE)
if(FALSE){虚线+实三角}
par(lty=2, pch=17)
if(FALSE){b表示绘制点和线}
plot(dose, drugA, type="b")
par(opar)

绘制的图形如下:

图形参数:符号与线条

上述代码中的图形参数设置也可以通过键值对来实现,并不需要par()函数,如下:

dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
drugA <- c(16,20,27,40,60)
plot(dose, drugA, type="b",lty=2,pch=17)

  可以设置的符号和线条的参数有:

  • pch:绘制点时使用的符号(范围:0~25);
  • cex:绘制符号的大小(默认值为1);
  • lty:线条类型(范围1~6);
  • lwd:线条宽度(默认值为1);

1.2 颜色

  R语言图形的颜色参数常用如下:

  • col:默认绘图颜色;
  • col.axis:坐标轴刻度文字的颜色;
  • col.lab:坐标轴标签的颜色;
  • col.main:标题的颜色;
  • col.sub:副标题的颜色;
  • fg:图形的前景色;
  • bg:图形的背景色;

  在R中,可以通过颜色下标、颜色名称、十六进制的颜色值、RGB值或HSV值来指定颜色。例如,col=1,col="white",col="#FFFFFF",col=rgb(1,1,1)和col=hsv(0,0,1)都表示白色。

  示例代码:

dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
drugA <- c(16,20,27,40,60)
opar <- par(no.readonly = TRUE)
par(lty=2,pch=17,col.axis=2,fg=rgb(0,0,1),bg='gray')
plot(dose,drugA,type="b")
par(opar)

绘制的图形如下:

图形参数:颜色

1.3 文本属性

  R语言图形的文本大小参数如下:

  • cex:相对于默认大小缩放倍数的数值;
  • cex.axis:坐标轴刻度文字的缩放倍数;
  • cex.lab:坐标轴标签的缩放倍数;
  • cex.main:标题的缩放倍数;
  • cex.sub:副标题的缩放倍数;

  R语言图形的字体族、字号和字样的参数如下:

  • font:绘图时使用的字体样式(整数,范围:1~5);
  • font.axis:坐标轴刻度文字的字体样式;
  • font.lab:坐标轴标签的字体样式;
  • font.main:标题的字体样式;
  • font.sub:副标题的字体样式;
  • ps:字体磅数(最终大小为:ps*cex)
  • family:绘制文本时使用的字体族;

  示例代码:

dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
drugA <- c(16,20,27,40,60)
opar <- par(no.readonly = TRUE)
par(lty=2,pch=17,cex.axis=2, font.lab=4 )
plot(dose,drugA,type="b")
par(opar)

绘制的图形如下:

图形参数:文本属性

1.4 图形尺寸和边界大小

  R语言图形的控制图形尺寸和边界大小参数如下:

  • pin:以英寸表示的图形尺寸(宽和高);
  • mai:数值向量表示边界大小,顺序为“下左上右”,单位为英寸;
  • mar:数值向量表示边界大小,顺序为“下左上右”,单位为英分;

  示例代码:

dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
drugA <- c(16,20,27,40,60)
opar <- par(no.readonly = TRUE)
par(pin=c(3,2))
plot(dose,drugA,type="b")
par(opar)

绘制的图形如下:

自定义坐标轴、文本标注、参考线

1.7 图例

  R语言中的图例函数为legend(),参数如下:

  • location:指定(x,y)坐标,或使用关键字(如:topleft),或交互式指定位置;
  • title:图例标题的字符串(可选);
  • legend:图例标签组成的字符型向量;
  • ...

其它选项还包括:指定盒子样式的bty,背景色:bg,大小:cex,文本颜色:text.col等。

  示例代码如下:

dose <- c(20,30,40,45,60)
drugA <- c(16,20,27,40,60)
drugB <- c(15,18,25,31,40)
opar <- par(no.readonly = TRUE)
par(lwd=2, cex=1.5, font.lab=2)
plot(dose,drugA,type="b",pch=15,lty=1,col="red",ylim=c(0,60),
     main="Drug A vs. Drug B",xlab="Drug Dosage",ylab="Drug Response")
lines(dose,drugB,type="b",pch=17,lty=2,col="blue")
legend("topleft",inset=.05,title="Drug Type",c("A","B"),lty=c(1,2),pch=c(15,17),col=c("red","blue"))
par(opar)

绘制的图形如下:

图例

1.8图形的组合

  在R语言中,可用函数par()或layout()组合多幅图形为一幅总括图形。在par()函数中可用mfrow=c(nrows,ncols)来创建按行填充的、行数为nrows、列数为ncols的图形矩阵。layout()的调用形式为layout(mat),其中mat为矩阵,制定了组合的多个图形的所在位置,可以跨行或跨列。

  示例代码1如下:

attach(mtcars)
opar <- par(no.readonly = TRUE)
par(mfrow=c(2,2))
plot(wt,mpg,main="scatterplot of wt vs. mpg")
plot(wt,disp,main="scatterplot of wt vs. disp")
hist(wt,main="Histogram of wt")
boxplot(wt,main="boxplot of wt")
par(opar)
detach(mtcars)

  绘制的图形如下:

图形的组合1

  示例代码2如下:

attach(mtcars)
layout(matrix(c(1,1,2,3),2,2,byrow=TRUE),widths = c(3,1),heights = c(1,2))
hist(wt)
hist(mpg)
hist(disp)
detach(mtcars)

  绘制的图形如下:

图形的组合2

  以上的内容参考自《R语言实战》。关于图形的设置就讲到这儿了,终于可以舒一口气了~~下面我们将尝试着自己来绘制图形。
  我们将要绘制的图形来自于:http://www.runoob.com/try/try.php?filename=HighchartsTest ,这个图形使用HighCharts绘制的,我们将用R语言来绘制这个图形。代码如下:

x <- seq(1,12)
months <- c('一月','二月','三月','四月','五月','六月','七月','八月','九月','十月','十一月','十二月')
Tokyo <- c(7.0,6.9,9.5,14.5,18.2,21.5,25.2,26.5,23.3,18.3,13.9,9.6)
New_York <- c(-.2,.8,5.7,11.3,17.0,22.0,24.8,24.1,20.1,14.1,8.6,2.5)
Berlin <- c(-.9,.6,3.5,8.4,13.5,17.0,18.6,17.9,14.3,9.0,3.9,1.0)
London <- c(3.9,4.2,5.7,8.5,11.9,15.2,17.0,16.6,14.2,10.3,6.6,4.8)
opar <- par(no.readonly = TRUE)
par(bty="n")
plot(Tokyo,xaxt="n",pch=19,type="b",lwd=2,
     main="月平均气温",sub="Plotted by R Language",
     ylim=c(-10,30),col="blue",xlab="",ylab="Temperature(℃)",axes=FALSE)
lines(New_York,type="b",pch=18,col="black",lwd=2)
lines(Berlin,type="b",pch=15,col="green",lwd=2)
lines(London,type="b",pch=17,col="orange",lwd=2)
axis(2,at=seq(-10,30,10),tick=F)
axis(1,at=x,labels=months,las=2)
abline(h=c(0,10,20,30),col="gray")
legend("topright",c("Tokyo","New York","Berlin","London"),pch=c(19,18,15,17),
       col=c("blue","black","green","orange"),bty="n")
par(opar)

绘制的图形如下:

模拟HighCharts的绘图

  本次分享到此结束,欢迎大家交流~~

相关文章

  • R语言学习笔记(五)绘图(1)

      R是一个惊艳的图形构建平台,这也是R语言的强大之处。本文将分享R语言简单的绘图命令。  本文所使用的数据或者来...

  • 2020-05-08

    生信学习笔记(1) R是一种编程语言,也是统计计算和绘图的环境,它汇集了许多函数,能够提供强大的功能。总而言之,R...

  • 学习小组Day4笔记--呛

    Day4学习笔记 R语言初体验 怎么理解R 百度百科:R语言常用在数据统计分析、数据绘图和数据挖掘,是一种编程语言...

  • 学习小组Day4--呛

    Day4学习笔记 R语言初体验 怎么理解R 百度百科:R语言常用在数据统计分析、数据绘图和数据挖掘,是一种编程语言...

  • R语言学习

    由于R语言学习成本比较低,而且较多的绘图功能是比较喜欢的。所以这周针对R语言相关操作进行学习,主要方向还是关于绘图...

  • 学习小组Day4笔记--行

    正式开始学习R语言了,今天笔记内容为R语言基础和ggplot2的入门学习 R语言基础 1、认识R与RStudio ...

  • R: 相关系数

    ref:R画月亮阴晴圆缺:corrplot绘图相关系数矩阵 ref:R语言学习笔记之相关性矩阵分析及其可视化 - ...

  • R语言可视化及作图2--低级绘图函数

    R语言绘图系列: R语言可视化及作图1--基础绘图(par函数,散点图,盒形图,条形图,直方图)[https://...

  • R语言可视化及作图5--ggplot2基本要素、几何对象和数据转

    R语言绘图系列: R语言可视化及作图1--基础绘图(par函数,散点图,盒形图,条形图,直方图)[https://...

  • R语言可视化及作图7--ggplot2之标签、图例和标题绘制

    R语言绘图系列: R语言可视化及作图1--基础绘图(par函数,散点图,盒形图,条形图,直方图)[https://...

网友评论

    本文标题:R语言学习笔记(五)绘图(1)

    本文链接:https://www.haomeiwen.com/subject/aaveoxtx.html