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()

[plain]  view plain  copy
  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

[plain]  view plain  copy
  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

### R语言操作练习题示例 以下是几个基于R语言基础功能的操作练习题,涵盖了数据处理、绘图以及统计分析等内容: #### 练习题 1:基本绘图 利用 `barplot()` 函数绘制水平条形图。给定颜色名称向量 `color_names` 和对应的频率向量 `freq`,完成以下任务: - 创建一个长度为10的颜色名称向量 `color_names`。 - 随机生成一个长度相同的频率向量 `freq`。 - 使用 `par()` 设置图形参数,并调用 `barplot()` 绘制水平条形图[^2]。 ```r set.seed(123) # 设定随机种子以便结果可重复 color_names <- c("red", "blue", "green", "yellow", "black", "white", "orange", "purple", "brown", "pink") freq <- sample(1:10, size = length(color_names), replace = TRUE) # 图形参数调整 par(mar = c(5, 8, 4, 2) + 0.1, yaxs = "i") # 绘制水平条形图 barplot(freq, horiz = TRUE, names.arg = color_names, las = 1, col = rainbow(length(color_names)), main = "Color Frequencies") ``` --- #### 练习题 2:饼图绘制 根据给定向量 `data_vector` 的比例关系,使用 `pie()` 函数绘制饼图。具体要求如下: - 定义一个包含五个类别的向量 `categories`。 - 对应定义一个数值型向量 `values` 表示各分类的比例。 - 调整字体大小并添加图例说明[^4]。 ```r categories <- c("A", "B", "C", "D", "E") values <- c(10, 20, 30, 25, 15) # 绘制饼图 pie(values, labels = paste(categories, values, sep = ": "), col = heat.colors(length(categories)), main = "Pie Chart Example") # 添加图例 legend("topright", legend = categories, fill = heat.colors(length(categories))) ``` --- #### 练习题 3:散点图与回归线拟合 加载内置数据集 `mtcars` 并完成以下任务: - 提取变量 `mpg`(每加仑行驶英里数)和 `wt`(车辆重量)作为横纵坐标。 - 使用 `plot()` 绘制散点图,并通过 `abline()` 添加一条简单的线性回归直线[^3]。 ```r # 加载 mtcars 数据集 data(mtcars) # 散点图绘制 plot(mtcars$wt, mtcars$mpg, pch = 19, col = "blue", xlab = "Weight (1000 lbs)", ylab = "Miles per Gallon", main = "Scatter Plot with Regression Line") # 计算线性模型并添加回归线 model <- lm(mpg ~ wt, data = mtcars) abline(model, col = "red", lwd = 2) ``` --- #### 练习题 4:多面板图表布局 创建一个多面板图表布局,展示两个子图。第一个子图为正弦函数曲线,第二个子图为余弦函数曲线。具体实现方法可以参考网格布局工具 `grid.layout()` 或者简单分屏方式 `layout()`。 ```r # 方法一:使用 layout() layout(matrix(c(1, 2), nrow = 1)) # 子图 1 - 正弦函数 curve(sin(x), from = 0, to = 2 * pi, col = "dark green", ylim = c(-1.5, 1.5), ylab = "", main = "Sine Function") # 子图 2 - 余弦函数 curve(cos(x), from = 0, to = 2 * pi, col = "dark blue", add = FALSE, ylim = c(-1.5, 1.5), ylab = "", main = "Cosine Function") # 恢复默认布局 layout(1) ``` --- #### 练习题 5:逻辑运算符应用 编写一段代码验证字符串 `"Hello world!"` 是否可以通过赋值传递给另一个变量,并测试其相等性。最后尝试改变其中一个变量的值,观察两者的变化情况。 ```r a <- "Hello world!" b <- a print(a == b) # 测试初始状态下的相等性 b <- "New value" print(a == b) # 修改后再次比较 ``` --- ###
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