R语言中的分屏函数

1、使用par(mfrow=c(2,2))即可 (论文中的使用方法)

[plain]  view plain  copy
  1. >par(mfrow=c(3,3))  
  2. > plot(Nile)  
  3. > plot(Nile)  
  4. > plot(Nile)  
  5. > plot(Nile)  
  6. > plot(Nile)  
  7. > plot(Nile)  
  8. > plot(Nile)  
  9. > plot(Nile)  
  10. > plot(Nile)  


将平面分成3*3的形式。

2、使用split.screen()

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  1. split.screen(c(2,1))        # split display into two screens  
  2. split.screen(c(1,3), screen = 2) # now split the bottom half into 3  
  3. screen(1) # prepare screen 1 for output  
  4. plot(10:1)  
  5. screen(4) # prepare screen 4 for output  
  6. plot(10:1)  
  7. close.screen(all = TRUE)    # exit split-screen mode  
  8.   
  9.   
  10. split.screen(c(2,1))        # split display into two screens  
  11. split.screen(c(1,2),2)      # split bottom half in two  
  12. plot(1:10)                  # screen 3 is active, draw plot  
  13. erase.screen()              # forgot label, erase and redraw  


得出:

split.screen()是用来划分屏幕的函数

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  1. split.screen(c(2,1))    
是将图形分成两行一列的形式,给图形的索引从左到右,从上到下依次为1,2,3的格式

screen()函数用来选择屏幕

3、用layout()函数

[html]  view plain  copy
  1. nf<-layout(matrix(c(1,2,3,4),2,2))  
  2. layout.show(nf)  


[html]  view plain  copy
  1. nf<-layout(matrix(c(1,2,3,4,5,5),2,3))  
  2.  layout.show(nf)  

c(1,2,3,4,5,5)表示图形1,2,3,4,5要画的位置


在一图上在继续作图的函数:

lines()语句,你可以为一幅现有图形添加新的图形元素。


转载来自:http://blog.youkuaiyun.com/reallocing1/article/details/41726577

<think>我们使用R语言进行绘图时,通常会使用内置的图形函数或者强大的ggplot2包。这里我将给出几个常见的绘图示例,包括散点图、折线图、柱状图和箱线图,并解释代码。 由于您没有指定具体要画什么图,我将展示一些基础图形。 1. 散点图:使用plot函数 2. 折线图:同样使用plot函数,但类型设置为'l' 3. 柱状图:使用barplot函数 4. 箱线图:使用boxplot函数 此外,我们还可以使用ggplot2包来绘制更复杂的图形。 首先,确保安装了ggplot2包(如果未安装,请先运行install.packages("ggplot2"))。 下面我将用内置数据集mtcars来演示。 示例1:使用基础图形绘制散点图(汽车重量与每加仑英里数的关系) 示例2:使用基础图形绘制折线图(假设x为序号,y为mpg) 示例3:使用基础图形绘制柱状图(不同气缸数的汽车数量) 示例4:使用基础图形绘制箱线图(不同气缸数的每加仑英里数分布) 然后,使用ggplot2重绘上述图形。 注意:在R中,绘图之前最好先了解数据的结构。我们使用mtcars数据集。 开始写代码: </think> 在R语言中,绘图主要依赖基础图形系统(`graphics`包)和强大的`ggplot2`包。以下是常见图形的实现代码及解释: ### 1. 基础散点图(使用内置数据集`mtcars`) ```r # 绘制散点图:车重(WT)与油耗(MPG)的关系 plot(mtcars$wt, mtcars$mpg, main = "汽车重量与油耗关系", # 标题 xlab = "重量(千磅)", # X轴标签 ylab = "油耗(英里/加仑)", # Y轴标签 pch = 19, # 实心圆点 col = "blue", # 颜色 cex = 1.2) # 点大小 grid() # 添加网格线 ``` ### 2. 使用ggplot2绘制分组箱线图(需先安装包:`install.packages("ggplot2")`) ```r library(ggplot2) # 绘制不同气缸数的油耗分布 ggplot(mtcars, aes(x = factor(cyl), y = mpg, fill = factor(cyl))) + geom_boxplot(alpha = 0.7) + # 箱线图+透明度 geom_jitter(width = 0.2, color = "black") + # 添加数据点 labs(title = "气缸数与油耗关系", # 标签设置 x = "气缸数", y = "油耗(英里/加仑)", fill = "气缸数") + theme_minimal() + # 简洁主题 scale_fill_brewer(palette = "Set2") # 配色方案 ``` ### 3. 组合图形(基础系统) ```r # 设置1行2列的绘图区域 par(mfrow = c(1, 2)) # 左图:直方图 hist(mtcars$mpg, breaks = 10, col = "skyblue", main = "油耗分布直方图", xlab = "MPG") # 右图:密度曲线 plot(density(mtcars$mpg), main = "油耗密度曲线", col = "red", lwd = 2) polygon(density(mtcars$mpg), col = rgb(1, 0, 0, 0.3)) # 填充颜色 ``` ### 代码解释: 1. **基础绘图系统**: - `plot()`:核心绘图函数,自动根据数据类型生成散点图/折线图 - `par()`:全局图形参数设置(如`mfrow`分屏) - `hist()`/`boxplot()`:快速绘制统计图形 2. **ggplot2系统**: - 采用图层语法:`数据 + 几何对象 + 美学映射 + 修饰元素` - `aes()`:定义变量映射关系 - `geom_*`:指定图形类型(如`geom_point`, `geom_line`) - `theme_*`:控制整体样式 - `scale_*`:调整颜色/坐标轴刻度 ### 图形选择指南: | 数据类型 | 推荐图形 | 函数/包 | |------------------|-------------------|------------------| | 双变量连续型 | 散点图 | `plot()`, `geom_point()` | | 单变量分布 | 直方图/密度曲线 | `hist()`, `geom_density()` | | 分类变量比较 | 箱线图/柱状图 | `boxplot()`, `geom_boxplot()` | | 时间序列 | 折线图 | `plot(type="l")`, `geom_line()` |
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