R语言绘制坐标 保存图片

绘制坐标

有时候我们绘制坐标的时候,需要改变坐标轴的定义,我们以日期为横坐标绘制时间序列为例讲解

先列举简单的例子:


rnorm(n, mean = 0, sd = 1)

n 为产生随机值个数(长度),mean 是平均数, sd 是标准差 。
> rnorm(10,1,sd = 2)
 [1]  1.98984356 -1.93403191 -1.15324772  0.84623524 -0.73123833 -2.77682328 -0.74316683 -0.02913632 -0.80063421  3.23976243

用随机数绘制曲线:

require(stats) # for rnorm
plot(x=1:10, y=rnorm(10,1,sd = 2), type = 'l')

type 参数:
what type of plot should be drawn. Possible types are
"p" for points,
"l" for lines,
"b" for both,
"c" for the lines part alone of "b",
"o" for both ‘overplotted’,
"h" for ‘histogram’ like (or ‘high-density’) vertical lines,
"s" for stair steps,
"S" for other steps, see ‘Details’ below,

把上述内容绘制成时间序列

> plot(x=1:10, y=rnorm(10,1,sd = 2), type = 'l',xaxt='n') # 原坐标X 不绘制,否则会重叠
> axis(side = 1, at = c(2,4,6,8,10), labels = c("2016-05-24", "2016-05-26", "2016-05-30", "2016-06-01", "2016-06-03"))

自动保存成图片文件

png(filename = "Rplot%03d.png",
    width = 480, height = 480, units = "px", pointsize = 12,
    bg = "white", res = NA, family = "", restoreConsole = TRUE,
    type = c("windows", "cairo", "cairo-png"), antialias)
在 plot 的上方和下方加入 png function 和 devoff():
require(stats) # for rnorm
png(file='draw.png', bg="white", width = 300, height = 200)
plot(x=1:10, y=rnorm(10,1,sd = 2), type = 'l',xaxt='n', main = 'draw') # 增加坐标的 名称 draw
axis(side = 1, at = c(2,4,6,8,10), labels = c("2016-05-24", "2016-05-26", "2016-05-30", "2016-06-01", "2016-06-03"))
dev.off()



创建 png 的时候 可以指定分辨率, 可以看出这个图片比之前的小一些


R语言作为一种强大的统计分析工具,在数据可视化方面也拥有出色的能力。其中绘制区域分布图是一种非常直观的方式用于展示地理空间内的数值变化情况。 ### 使用`ggplot2`包绘制区域分布图 在R中,可以利用流行的绘图库 `ggplot2` 结合地图数据集来创建美观且信息丰富的区域分布图。以下是简化的步骤: 1. **准备环境**:首先需要安装并加载必要的软件包如 `ggplot2`, `sf` 或者 `sp`. ```r install.packages("ggplot2") library(ggplot2) ``` 2. **获取地图边界文件**:通常是从网络上下载shapefile格式的地图边界文件,并通过 `read_sf()` 函数读入到R环境中。 3. **合并数据**:将你的统计数据与地图边界匹配起来,这一步取决于你所拥有的地区标识符是否能直接关联到地图的ID字段上。 4. **绘制图形** - 创建基础地图层; - 添加颜色映射规则以反映各地区的属性值差异; - 调整其他视觉元素,比如标题、坐标轴标签等; 5. **保存图片**:最后别忘了导出生成的地图图像作为报告的一部分或其他用途。 这里是一个简单的例子演示如何基于预设的数据框制作一张中国省级行政区划的颜色编码热力图: ```r library(sf) # 加载 sf 包处理矢量空间数据 # 假定已有名为 china_map 的 spatial dataframe 和 province_data 数据框包含省份名及对应指标列 value. china_map <- st_read(dsn = "path/to/china-shapefiles", layer="CHN_adm1") merged_data <- merge(china_map, province_data, by.x="NAME_1",by.y="province") p <- ggplot(data= merged_data)+ geom_sf(aes(fill=value))+ scale_fill_gradient(low="white", high="red")+ # 根据实际需求调整配色方案 theme_minimal() + labs(title ="Chinese Provinces Distribution Map", fill ="Value") print(p) ``` 请注意上述代码只是提供了一个基本框架,你需要根据具体情况对路径、变量名称以及样式设置做出相应修改。 --
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