R语言 基本可视化方法 作图方法

R语言

以下使用的数据x继承上一文章“R语言 基本用法”中的x，或者随便自己初始化定义都行。

直方图分析：
绘制直方图，对数据x中的x1列绘制（x轴为分数，y轴为人数）：

hist(x$x1)

散点图绘制：

绘制散点图（x轴为x1，y轴为x2）：

plot(x1,x2)
plot(x$x1,x$x2)

进一步绘制散点图，xaxs替换风格，pch替换点的几何图形：

plot(x$x1,x$x2,main="数学分析与线性代数成绩的关系",xlab="线性代数",ylab="数学分析",xlime=c(0,100),ylime=c(0,100),xaxs="i",yaxs="i",col="red",pch=19)

绘制连线图：

a=c(2,3,4,5,6)
b=c(4,7,8,9,12)
plot(a,b,type="l")

绘制多条曲线（上篇文章中并没有x3，不过可以自己随便生成都行，这里就不赘述了）：

plot(x$x1,main="线性代数与多门成绩曲线",xlab="线性代数",ylab="其他成绩",xlime=c(0,100),ylime=c(0,100),lwd=2)
lines(x$x2,type="l",col="blue",lwd=2)
lines(x$x3,type="l",col="green",lwd=2)

绘制密度图：

plot(density(rnorm(1000)))

列联表分析：
列联函数：

table(x$x1)

绘制柱状图：

barplot(table(x$x1))

绘制饼图：

pie(table(x$x1))

箱尾图：
绘制箱尾图：

boxplot(x$x1,x$x2)

绘制箱线图，绘制颜色和notch缺口：

boxplot(x[2:4],col=("red","green"),notch=T)

绘制水平放置的箱尾图：

boxplot(x$x1,x$x2,horizontal=T)

星象图：

绘制星象图：

stars(x[c("x1","x2")])

绘制雷达图，星象图变体：

stars(x[c("x1","x2")],full=T,draw.segment=T)

茎叶图：
绘制茎叶图：

stem(x$x1)

QQ图：
绘制QQ图（判断是否正态分布）：

qqnorm(x1)
qqline(x1)

R内置数据集：
R有内置测试用数据集，data()展示数据集，直接键入名字使用数据集，例如这里使用的是mtcars：

data()
mtcars

热力图：

绘制热力图，使用mtcars数据集：

heatmap(as.matrix(mtcars),Rowv=NA,Colv=NA,col=heat.colors(256),scale="column",margins=c(2,8),main="热力图")

向日葵散点图：

绘制向日葵散点图，使用iris数据集：

sunflowerplot(iris[,3:4],col="gold",seg,col="gold")

散点图集：
绘制散点图集，取出1-4列做散点图，5列是字符串无法作图：

pairs(iris[,1:4])

利用par()可以在同一device中输出多个散点图，参数非常多，可以使用help()进行查看：

par(mfrow=c(3,1))
plot(x1,x2);plot(x2,x3);plot(x1,x3)