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

> 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)'
)

> 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)
> 

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)

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")

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

也可以绘制3D图

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

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))

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

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

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

#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"))

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