R语言学习笔记（五）绘图(1)

￡神魔★判官ぃ 2022-06-01 01:43 453阅读 0赞

R是一个惊艳的图形构建平台，这也是R语言的强大之处。本文将分享R语言简单的绘图命令。  
  本文所使用的数据或者来自R语言自带的数据(mtcars)或者自行创建。  
  首先，让我们来看一个简单例子：

dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
    drugA <- c(16,20,27,40,60)
    plot(dose, drugA)

绘制的图形如下：

![这里写图片描述][SouthEast]  
  
  我们有必要对上述代码做些说明：首句和第二条语句创建两个向量，第三条语句打开一个图形窗口并生成一幅散点图。  
  这也许是个极为简单的例子，因为并没有涉及到太多其他关于图形参数(如符号与线条，颜色，文本属性，图形尺寸和边界大小等)方面的知识。接下来，我们将在此基础上讲讲图形参数的设置。

1.1 符号与线条

if(FALSE){该例展示如何利用par函数修改图形参数}
    dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
    drugA <- c(16,20,27,40,60)
    if(FALSE){no.readonly=TRUE可以生成一个可以修改的当前图形参数列表}
    opar <- par(no.readonly = TRUE)
    if(FALSE){虚线+实三角}
    par(lty=2, pch=17)
    if(FALSE){b表示绘制点和线}
    plot(dose, drugA, type="b")
    par(opar)

绘制的图形如下：

![这里写图片描述][SouthEast 1]  
  
上述代码中的图形参数设置也可以通过键值对来实现，并不需要par()函数，如下：

dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
    drugA <- c(16,20,27,40,60)
    plot(dose, drugA, type="b",lty=2,pch=17)

可以设置的符号和线条的参数有：

*  pch:绘制点时使用的符号（范围：0~25）；
 *  cex:绘制符号的大小（默认值为1）；
 *  lty:线条类型（范围1~6）；
 *  lwd:线条宽度（默认值为1）；

1.2 颜色

R语言图形的颜色参数常用如下：

*  col:默认绘图颜色；
 *  col.axis:坐标轴刻度文字的颜色；
 *  col.lab:坐标轴标签的颜色；
 *  col.main:标题的颜色；
 *  col.sub:副标题的颜色；
 *  fg:图形的前景色；
 *  bg:图形的背景色；

在R中，可以通过颜色下标、颜色名称、十六进制的颜色值、RGB值或HSV值来指定颜色。例如，col=1,col=”white”,col=”\#FFFFFF”,col=rgb(1,1,1)和col=hsv(0,0,1)都表示白色。  
  示例代码：

dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
    drugA <- c(16,20,27,40,60)
    opar <- par(no.readonly = TRUE)
    par(lty=2,pch=17,col.axis=2,fg=rgb(0,0,1),bg='gray')
    plot(dose,drugA,type="b")
    par(opar)

绘制的图形如下：

![这里写图片描述][SouthEast 2]

1.3 文本属性

R语言图形的文本大小参数如下：

*  cex:相对于默认大小缩放倍数的数值；
 *  cex.axis:坐标轴刻度文字的缩放倍数；
 *  cex.lab:坐标轴标签的缩放倍数；
 *  cex.main:标题的缩放倍数；
 *  cex.sub:副标题的缩放倍数；

R语言图形的字体族、字号和字样的参数如下：

*  font:绘图时使用的字体样式（整数，范围：1~5）；
 *  font.axis:坐标轴刻度文字的字体样式；
 *  font.lab:坐标轴标签的字体样式；
 *  font.main:标题的字体样式；
 *  font.sub:副标题的字体样式；
 *  ps:字体磅数（最终大小为：ps\*cex）
 *  family:绘制文本时使用的字体族；

示例代码：

dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
    drugA <- c(16,20,27,40,60)
    opar <- par(no.readonly = TRUE)
    par(lty=2,pch=17,cex.axis=2, font.lab=4 )
    plot(dose,drugA,type="b")
    par(opar)

绘制的图形如下：

![这里写图片描述][SouthEast 3]

1.4 图形尺寸和边界大小

R语言图形的控制图形尺寸和边界大小参数如下：

*  pin:以英寸表示的图形尺寸（宽和高）；
 *  mai:数值向量表示边界大小，顺序为“下左上右”，单位为英寸；
 *  mar:数值向量表示边界大小，顺序为“下左上右”，单位为英分；

示例代码：

dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
    drugA <- c(16,20,27,40,60)
    opar <- par(no.readonly = TRUE)
    par(pin=c(3,2))
    plot(dose,drugA,type="b")
    par(opar)

绘制的图形如下：

![这里写图片描述][SouthEast 4]  
  
  接下来的部分虽然不属于图形参数，但对于图形来说依然十分重要！为了保持叙述流畅，将沿用上面的序号。

1.5 坐标轴、标题

R语言的图形坐标轴选项如下：

*  xlab:x轴标签；
 *  ylab:y轴标签；
 *  xlim:x轴范围；
 *  ylim:y轴范围；

标题选项如下：

*  main:主标题；
 *  sub:副标题；
 *  title():函数，可添加坐标轴标签和标题；

示例代码：

dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
    drugA <- c(16,20,27,40,60)
    plot(dose,drugA,type="b", xlab='x:dose',ylab='y:drugA', xlim=c(20,60),ylim=c(15,60), main='drugA over dose',sub='As exmaple')

绘制的图形如下：

![这里写图片描述][SouthEast 5]

1.6 自定义坐标轴、文本标注、参考线

自定义坐标轴（axis）的参数如下：

*  side:1=下，2=左，3=上，4=右；
 *  at:数值型向量，表示绘制刻度线的位置；
 *  labels:字符型向量，表示刻度线旁边的文字标签；
 *  pos:坐标轴线绘制位置的坐标；
 *  lty:线条类型；
 *  col:线条和刻度线的颜色；
 *  las:标签是否平行于（=0）或垂直于（=2）坐标轴
 *  tck:刻度线的长度；
 *  …

R语言的文本标注有text()和mtext(),其中text()可向绘图区域内部添加文本，mtext()则向图形的四个边界之一添加文本，它们的参数如下

*  location:文本的位置参数，可用(x,y)坐标，也可交互式添加；
 *  pos:文本相对于位置参数的方位，1=下，2=左，3=上，4=右。
 *  side:放置文本的边，1=下，2=左，3=上，4=右；

其他常用的选项有cex,col和font(分别来调整字号、颜色和字体样式)。R语言还支持数学标注，标注语法类似于Tex.  
  参考线的函数为abline(),语法为：

abline(h=yvalues, v=xvalues)

abline()中也可以指定其它图形参数，如线条类型、颜色和宽度。

示例代码：

x <- c(1:10)
    y <- x
    z <- 10/x
    opar <- par(no.readonly = TRUE)
    if(FALSE){边界大小}
    par(mar=c(5,4,4,8)+0.1)
    plot(x,y,type="b",pch=21,col="red",yaxt="n",lty=3,ann = FALSE)
    lines(x,z,type="b",pch=22,col="blue",lty=2)
    if(FALSE){自定义坐标轴}
    axis(2,at=x,labels=x,col.axis="red",las=2)
    axis(4,at=z,labels=round(z,digits=2),col.axis="blue",las=2,cex.axis=0.7,tck=-0.01)
    if(FALSE){文本标注}
    mtext("y=10/x",side=4,line=3,cex.lab=1,las=2,col="blue")
    if(FALSE){标题+坐标轴标签}
    title("An Example of Creative Axes", xlab="X values",ylab="Y=X")
    if(FALSE){参考线}
    abline(h=seq(1,10,2), lty=2, col="blue")
    par(opar)

绘制的图形如下：

![这里写图片描述][SouthEast 6]

1.7 图例

R语言中的图例函数为legend(),参数如下：

*  location:指定(x,y)坐标，或使用关键字（如：topleft），或交互式指定位置；
 *  title:图例标题的字符串（可选）；
 *  legend:图例标签组成的字符型向量;
 *  …

其它选项还包括：指定盒子样式的bty,背景色：bg,大小:cex，文本颜色:text.col等。  
  示例代码如下：

dose <- c(20,30,40,45,60)
    drugA <- c(16,20,27,40,60)
    drugB <- c(15,18,25,31,40)
    opar <- par(no.readonly = TRUE)
    par(lwd=2, cex=1.5, font.lab=2)
    plot(dose,drugA,type="b",pch=15,lty=1,col="red",ylim=c(0,60), main="Drug A vs. Drug B",xlab="Drug Dosage",ylab="Drug Response")
    lines(dose,drugB,type="b",pch=17,lty=2,col="blue")
    legend("topleft",inset=.05,title="Drug Type",c("A","B"),lty=c(1,2),pch=c(15,17),col=c("red","blue"))
    par(opar)

绘制的图形如下：

![这里写图片描述][SouthEast 7]

1.8图形的组合

在R语言中，可用函数par()或layout()组合多幅图形为一幅总括图形。在par()函数中可用mfrow=c(nrows,ncols)来创建按行填充的、行数为nrows、列数为ncols的图形矩阵。layout()的调用形式为layout(mat)，其中mat为矩阵，制定了组合的多个图形的所在位置，可以跨行或跨列。  
  示例代码1如下：

attach(mtcars)
    opar <- par(no.readonly = TRUE)
    par(mfrow=c(2,2))
    plot(wt,mpg,main="scatterplot of wt vs. mpg")
    plot(wt,disp,main="scatterplot of wt vs. disp")
    hist(wt,main="Histogram of wt")
    boxplot(wt,main="boxplot of wt")
    par(opar)
    detach(mtcars)

绘制的图形如下：

![这里写图片描述][SouthEast 8]

示例代码2如下：

attach(mtcars)
    layout(matrix(c(1,1,2,3),2,2,byrow=TRUE),widths = c(3,1),heights = c(1,2))
    hist(wt)
    hist(mpg)
    hist(disp)
    detach(mtcars)

绘制的图形如下：

![这里写图片描述][SouthEast 9]

以上的内容参考自《R语言实战》。关于图形的设置就讲到这儿了，终于可以舒一口气了~~下面我们将尝试着自己来绘制图形  
  我们将要绘制的图形来自于：[http://www.runoob.com/try/try.php?filename=HighchartsTest][http_www.runoob.com_try_try.php_filename_HighchartsTest] ,这个图形使用HighCharts绘制的，我们将用R语言来绘制这个图形。代码如下：

x <- seq(1,12)
    months <- c('一月','二月','三月','四月','五月','六月','七月','八月','九月','十月','十一月','十二月')
    Tokyo <- c(7.0,6.9,9.5,14.5,18.2,21.5,25.2,26.5,23.3,18.3,13.9,9.6)
    New_York <- c(-.2,.8,5.7,11.3,17.0,22.0,24.8,24.1,20.1,14.1,8.6,2.5)
    Berlin <- c(-.9,.6,3.5,8.4,13.5,17.0,18.6,17.9,14.3,9.0,3.9,1.0)
    London <- c(3.9,4.2,5.7,8.5,11.9,15.2,17.0,16.6,14.2,10.3,6.6,4.8)
    opar <- par(no.readonly = TRUE)
    par(bty="n")
    plot(Tokyo,xaxt="n",pch=19,type="b",lwd=2, main="月平均气温",sub="Plotted by R Language", ylim=c(-10,30),col="blue",xlab="",ylab="Temperature(℃)",axes=FALSE)
    lines(New_York,type="b",pch=18,col="black",lwd=2)
    lines(Berlin,type="b",pch=15,col="green",lwd=2)
    lines(London,type="b",pch=17,col="orange",lwd=2)
    axis(2,at=seq(-10,30,10),tick=F)
    axis(1,at=x,labels=months,las=2)
    abline(h=c(0,10,20,30),col="gray")
    legend("topright",c("Tokyo","New York","Berlin","London"),pch=c(19,18,15,17), col=c("blue","black","green","orange"),bty="n")
    par(opar)

绘制的图形如下：

![模拟HighCharts的绘图][HighCharts]

本次分享到此结束，欢迎大家交流~~

[SouthEast]: /images/20220601/262f5fe332d14fe4b5c6aea8cb09ac68.png
[SouthEast 1]: /images/20220601/81a4d0ba36c048a09875107ebfcb745e.png
[SouthEast 2]: /images/20220601/c8571a426b814143bf65436531ea015a.png
[SouthEast 3]: /images/20220601/edecf7c421264bf8a880f6487bbd948b.png
[SouthEast 4]: /images/20220601/926365cf917d4a53b9aa2f50daf054bb.png
[SouthEast 5]: /images/20220601/768d8565c2e54065847bae5faa534646.png
[SouthEast 6]: /images/20220601/7ed466b4f14d44d08d1afa8f1abb805a.png
[SouthEast 7]: /images/20220601/99b0d3bffad642f8985800ae9a354f8a.png
[SouthEast 8]: /images/20220601/83e11f46cb3a4b75b10748d7dbba66d2.png
[SouthEast 9]: /images/20220601/53bfd8b9875840a0956b4f707fb67e63.png
[http_www.runoob.com_try_try.php_filename_HighchartsTest]: http://www.runoob.com/try/try.php?filename=HighchartsTest
[HighCharts]: /images/20220601/602a3d9e99fa4a8798f84c4b1456acfd.png