8、数据可视化：R 语言绘图全攻略

数据可视化：R 语言绘图全攻略

1. 绘图元素基础

在绘图时，有许多元素可以用来增强图表的可读性和表现力，以下是一些常见元素的介绍：
- 图例（Legend） ：图例用于解释图表中不同符号或颜色所代表的含义。不过，添加图例时要确保其标签信息丰富且简洁，大小不会主导整个图表。一般来说，给图例加框不是个好主意，因为框是不必要的，还会分散注意力。例如，在某些情况下，绘图符号本身就具有自解释性，添加图例反而显得多余。
- 线条与平滑线（Lines and Smoothers）
- 直线 ：在两个定量变量的散点图中添加直线，可以展示数据与线性趋势的拟合程度。
- 平滑线 ：也称为局部加权回归线（locally weighted regression lines），有时也叫 lowess 或 loess 线。其原理是将水平轴变量的范围划分为等间距区间，在每个区间内拟合直线并进行预测，最后连接这些预测点。平滑线适合突出数据中的非线性趋势或辅助选择合适的模型，但数据量较少（n < 30）或数据无明显模式时不宜使用。
- 文本与点高亮（Text and Point Highlighting）
- 标注点 ：可以标注单个点，用于突出一组极值点或特定的观测组。
- 添加文本 ：使用模型描述数据时，添加文本（如简单线性回归的截距、斜率和 R² 值）有助于读者理解。
- 高亮点 <