怎样学习 R 绘图( 七 )
二,布局(par,layout ,split.screen)1. par()函数的参数详解:
函数par()可以用来设置或者获取图形参数,par()本身(括号中不写任何参数)返回当前的图形参数设置(一个list);若要设置图形参数,则可用par(tag = value)的形式,其中tag的详细说明参见下面的列,value就是参数值。2. layout():正常用的
mat用矩阵设置窗口的划分,矩阵的0元素表示该位置不画图,非0元素必须包括从1开始的连续的整数值,比如:1……N,按非0元素的大小设置图形的顺序。widths用来设置窗口不同列的宽度,heights设置不同行的高度。par()的mfcol,和mfrow参数也有类似layout的功能。layout()函数的一般形式为layout(mat);mat为一矩阵,mat元素的数量决定了一个output device被等分成几份相同元素为一块。m\u0026lt;-matrix(c(1,1,2,1),2,2);m #建立矩阵layout(m,widths=c(2,1),heights=c(1,2)) #按照矩阵编号进行分割,编号相同的为同一块,宽度为2:1,高度为1:2layout.show(2)m\u0026lt;-matrix(0:3,2,2)#,注意,此矩阵中有0,0是不绘图的,可以查看一下效果layout(m,c(1,3),c(1,3)) #行为1:3,列为1:3layout.show(3)
3. split.screen函数split.screen(c(1,2)):将当前的绘画装置分割为2块,分别为1号2号,可以通过screen(1)或screen(2)进行选择,但此时的分割通常是按水平分割的,如果进行进详细的分割,可以用layout函数。screen()选择绘图区域,screen(n = , new = TRUE)eraser.screen() 清除选中的绘图区域,erase.screen(n = )close.screen() 移除特定的选区,close.screen(n, all.screens = FALSE)screen Figs中的数字split.screen()分割后,其余的函数才能使用。若无参数,则返回分割后小区域的编号,以向量的形式出现close.screen退出分割,如果关闭当前的区域(即分割后的小区域),则进入下一个小区域,close.screen(all = TRUE)表示退出分割状态三,细节优化所谓慢功出细活真的是这个道理,颜色搭配,线条设置,交互变化,标注的设置,可以借助一些美观的R绘图的文件包,多学习前辈们优化的绘图技巧,让自己的图更加美观,亮眼。
光说不练假把戏,同志们,从下文开始连起来。
从数据需求的角度选择恰当的图表,更好的以图的形式彰显数据的潜在性,规律性,价值性,数据的描述性分析包括用图表展示数据和用统计量描述数据等内容。避免使用图表上的误区,区分扇形图与饼图(很多人都把饼图当作扇形图),不要用时间年份做横轴的条形图(真的很傻),本文将常有的图表根据恰当的用途归位五大类。提供R绘图方法
展示【类别频数】的图表:简单的条形图, 帕累托图,复式条形图和脊形图,马赛克图,饼图,扇形图,洛伦茨曲线展示【数据分布】的图表:直方图,茎叶图,箱线图,小提琴图,点图,核密度图展示【数据关系】的图表:散点图,矩阵散点图,气泡图展示【数据相似性】的图表:轮廓图,雷达图,星图,脸谱图时间之上【看趋势】的图表: 时间序列图一,展示类别频数的图表# 单变量频度表\u0026gt; data1\u0026lt;-read.csv(\u0026#39;/Users/MLS/desktop/rs/stt/example/ch2/22_1.csv\u0026#39;)\u0026gt; summary(data1) 社区 性别 态度 A社区:27 男:36 反对:31 B社区:17 女:44 赞成:49 C社区:21 D社区:15\u0026gt; count1 \u0026lt;- table(data1$社区)\u0026gt; prop.table(count1)*100#二联列表\u0026gt; count1 \u0026lt;- table(data1$社区, data1$性别)\u0026gt; addmargins(count1)#多维列联表\u0026gt; count1\u0026lt;-ftable(data1)\u0026gt; count11.1,简单的条形图
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