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怎样学习 R 绘图

写在前面：为啥不用excel绘制这些图，用PoweBI，帆软BI等可视化软件来绘图，不是更方便吗？的确，这些工具都很方便，但同时，它们显得很呆，不够灵活，更为致命的是，它们绘制出的图形，分辨率不够，用来出版论文，是不合格的。所以，要做学术的朋友，对R，Python可视化绘图感兴趣的朋友，不妨下点功夫将这些技术学到手。
我之所以，将自己花费4个晚上，8个小时整理出来的文档分享出来，无非是为了减少大家学习技术的时间，我深知入门一种语言的艰辛，因为我在学习的时候，也是网上各种找资料，一个软件下载安装完毕，花费大半天的时间，当初学习一门语言的激情都走了大半；所以，希望大家能够快速上手，将时间花费在能真正提高技术的地方，比如设置图形的颜色，宽度，线条，灵活的修改图形等方面，这也是我接下来要研究的。
看在我这么辛苦的份上，看完不妨点个赞。。。文章最后放本文所需要的软件安装过程链接，用R与Python绘制中国地图，某省地图，以及可视化技术的介绍。。。
本文要绘制的图形以及如何使用这些图形：散点图、折线图、直方图、条形图、箱线图、饼图、热力图、蜘蛛图、二元变量分布和成对关系。
用R绘图软件：w10版Rstudio
条形图通过垂直的或水平的条形展示了类别型变量的分布（频数）。
\u0026gt; install.packages("vcd")\u0026gt; library(vcd)\u0026gt; counts\u0026lt;-table(Arthritis$Improved)\u0026gt; counts None Some Marked 42 14 28 \u0026gt; barplot(counts,main="简单的条形图",xlab="Improvement",ylab="Frequency")\u0026gt; counts\u0026lt;-table(Arthritis$Improved,Arthritis$Treatment)\u0026gt; counts Placebo Treated None 29 13 Some 7 7 Marked 7 21\u0026gt; plot(counts,main="堆砌条形图",xlab="Treatment",ylab="Frequency",col=c("red","yellow","green"))\u0026gt; barplot(counts,main="堆砌条形图",xlab="Treatment",ylab="Frequency",col=c("red","yellow","green"),legend=rownames(counts))\u0026gt; barplot(counts,main="分组条形图",xlab="Treatment",ylab="Frequency",col=c("red","yellow","green"),beside=T,legend=rownames(counts))\u0026gt; states\u0026lt;-data.frame(state.region,state.x77)\u0026gt; means\u0026lt;-aggregate(states$Illiteracy,by=list(state.region),FUN=mean)\u0026gt; means\u0026lt;-means\u0026gt; barplot(means$x,names.arg=means$Group.1)\u0026gt; title("均值条形图")怎样学习 R 绘图

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怎样学习 R 绘图

使用中注意：我用plot（）与barplot（）绘制的堆砌条形图并不一样！！！要想使得条形图“横着放”，barplot（）函数中加上horiz=T
在绘图堆砌条形图时，使用table（）函数将数据表格化，之所以使用table（）是为了防止类别型变量不是因子，本例中Arthritis$Improved是一个因子。
散点图的英文叫做 scatter plot，它将两个变量的值显示在二维坐标中，非常适合展示两个变量之间的关系。
\u0026gt; x\u0026lt;-rnorm(100)\u0026gt; y\u0026lt;-2*x+rnorm(100)\u0026gt; plot(x,y,main="Linearly correlated random numbers",xlab="x",ylab="2*x+noise",xlim=c(-4,4),ylim=c(-4,4))\u0026gt; plot(0:25,0:25,pch=0:25,xlim=c(-1,26),ylim=c(-1,26),main="point stytles (pch)")\u0026gt; text(0:25+1,0:25,0:25)


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