R语言学习笔记(3)：绘图的讲解

在众多学习中，文章也许不起眼，但是重要的下面我们就来讲解一下！！

R提供了非常丰富的绘图功能，可以通过命令：demo (graphics) 或者demo(persp)来体验R绘图功能的强大。
图形工具是 R 环境的一个重要组成部分。 R提供了多种绘图相关的命令，分成三类：
高级绘图命令：在图形设备上产生一个新的图区，它可能包括坐标轴，标签，标题等等。
低级绘图命令：在一个已经存在的图上加上更多的图形元素，如额外的点，线和标签。
交互式图形命令：允许交互式地用鼠标在一个已经存在的图上添加图形信息或者提取图形信息。
在R中执行绘图命令，会启动一个图形设备驱动（device driver）。该驱动会打开特定的图形窗口（graphics window）以显示交互式的图片。一旦设备驱动启动，R 绘图命令可以用来产生统计图或者设计全新的图形显示。此外，R 有一系列图形参数。这些图形参数可以修改从而定制你的图形环境。
高级绘图命令
高级图形显示函数可以根据数据显示完整的图形（chart），包括坐标轴，标签、标题、序列等。如果你之前熟悉其他绘图库（比如JFreeChart，matplotlib等）的概念，可以很容易的掌握R中的绘图函数。
图表类型
R支持很多图表类型。在扩展包里面可能会提供更多的图表类型。下表给出R基本环oracle教程境中支持的图表类型及其对应的绘图函数：

1. plot(x)          以x的元素值为纵坐标、以序号为横坐标绘图 
2. plot(x,y)        x(在x-轴上)与y(在y-轴上)的二元作图 
3. sunflowERPlot(x,y)同上，但是以相似坐标的点作为花朵，其花瓣数目为点的个数 
4. pie(x)饼图 
5. boxplot(x)盒形图(“box-and-whiskers”) 
6. stripchart(x)把x的值画在一条线段上，样本量较小时可作为盒形图的替代 
7. coplot(x~y|z)关于z的每个数值（或数值区间）绘制x与y的二元图 
8. interaction.plot(f1, f2, y)如果f1和f2是因子,作y的均值图,以f1的不同值作为x轴, 而f2的不同值对应不同曲线;可以用选项fun指定y的其他的统计量(缺省计算均值,fun=mean) 
9. matplot(x,y)二元图，其中x的第一列对应y的第一列，x的第二列对应y的第二列，依次类推。 
10. dotchart(x)如果x是数据框，作Cleveland点图（逐行逐列累加图） 
11. fourfoldplot(x)用四个四分之一圆显示2X2列联表情况（x必须是dim=c(2,2,k)的数组，或者是dim=c(2,2)的矩阵，如果k=1） 
12. assocplot(x)Cohen–Friendly图，显示在二维列联表中行、列变量偏离独立性的程度 
13. mosaicplot(x)列联表的对数线性回归残差的马赛克图 
14. pairs(x)如果x是矩阵或是数据框，作x的各列之间的二元图 
15. plot.ts(x)如果x是类”ts”的对象，作x的时间序列曲线，x可以是多元的，但是序列必须有相同的频率和时间 
16. ts.plot(x)同上，但如果x是多元的，序列可有不同的时间但须有相同的频率 
17. hist(x)x的频率直方图 
18. barplot(x)x的值的条形图 
19. qqnorm(x)正态分位数－分位数图 
20. qqplot(x,y)y对x的分位数－分位数图 
21. contour(x,y,z)等高线图（画曲线时用内插补充空白的值） 
22. filled.contour(x,y,z)同上，等高线之间的区域是彩色的，并且绘制彩色对应的值的图例 
23. image(x,y,z)同上，但是实际数据大小用不同色彩表示 
24. persp(x,y,z)同上，但为**图 
25. stars(x)如果x是矩阵或者数据框，用星形和线段画出 
26. symbols(x,y,…)在由x和y给定坐标画符号（圆，正方形，长方形，星，温度计式或者盒形图），符号的类型、大小、颜色等由另外的变量指定 
27. termplot(mod.obj)回归模型（mod.obj）的（偏）影响图 
28. heatmap(x)热度图 

其他的包中可能也会提供额外的图表类型，比如：
quantmod包提供的K线图：chartSeries（)
portfolio包提供的tree map（板块层级图）：map.market(id, area, group, color)用矩形面积来表示数值，可用于分析磁盘空间占用
lattice包提供的平行坐标图：parallel(data)
oracle视频教程

1. > x = rnorm(10) 
2. > y = rnorm(10) 
3. > plot(x,y) 

绘图参数
很多时候，你可能需要调整图形的显示方式。R的绘图参数几乎可以定制图形的任何显示（如标题，坐标轴，颜色，字体等）。

经李克强总理签批，2015年9月，国务院印发《促进大数据发展行动纲要》（以下简称《纲要》），系统部署大数据发展工作。
《纲要》明确，推动大数据发展和应用，在未来5至10年打造精准治理、多方协作的社会治理新模式，建立运行平稳、安全高效的经济运行新机制，构建以人为本、惠及全民的民生服务新体系，开启大众创业、万众创新的创新驱动新格局，培育高端智能、新兴繁荣的产业发展新生态。
《纲要》部署三方面主要任务。一要加快政府数据开放共享，推动资源整合，提升治理能力。大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放，统筹规划大数据基础设施建设，支持宏观调控科学化，推动政府治理精准化，推进商事服务便捷化，促进安全保障高效化，加快民生服务普惠化。二要推动产业创新发展，培育新兴业态，助力经济转型。发展大数据在工业、新兴产业、农业农村等行业领域应用，推动大数据发展与科研创新有机结合，推进基础研究和核心技术攻关，形成大数据产品体系，完善大数据产业链。三要强化安全保障，提高管理水平，促进健康发展。健全大数据安全保障体系，强化安全支撑。^[11] 
2015年9月18日贵州省启动我国首个大数据综合试验区的建设工作，力争通过3至5年的努力，将贵州大数据综合试验区建设成为全国数据汇聚应用新高地、综合治理示范区、产业发展聚集区、创业创新首选地、政策创新先行区。
围绕这一目标，贵州省将重点构建“三大体系”，重点打造“七大平台”，实施“十大工程”。
“三大体系”是指构建先行先试的政策法规体系、跨界融合的产业生态体系、防控一体的安全保障体系；“七大平台”则是指打造大数据示范平台、大数据集聚平台、大数据应用平台、大数据交易平台、大数据金融服务平台、大数据交流合作平台和大数据创业创新平台；“十大工程”即实施数据资源汇聚工程、政府数据共享开放工程、综合治理示范提升工程、大数据便民惠民工程、大数据三大业态培育工程、传统产业改造升级工程、信息基础设施提升工程、人才培养引进工程、大数据安全保障工程和大数据区域试点统筹发展工程。
此外，贵州省将计划通过综合试验区建设，探索大数据应用的创新模式，培育大数据交易新的做法，开展数据交易的市场试点，鼓励产业链上下游之间的数据交换，规范数据资源的交易行为，促进形成新的业态。
国家发展改革委有关专家表示，大数据综合试验区建设不是简单的建产业园、建数据中心、建云平台等，而是要充分依托已有的设施资源，把现有的利用好，把新建的规划好，避免造成空间资源的浪费和损失。探索大数据应用新的模式，围绕有数据、用数据、管数据，开展先行先试，更好地服务国家大数据发展战略。

 

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R 拥有一个数目很大的图形参数列表。该列表包括控制线条样式，颜色，图形排列和文字对齐等方面的参数。
更改图形参数有两种方式，一种是直接在绘图函数中设置参数，这种方式只影响当前绘图函数，但是不是所有的参数都能够通过这种方式设置；另一种是通过par()函数设置，这种方式会影响当前绘图设备上的所有图形。
下面先看一个直接设置参数的例子：oracle数据库教程

1. >plot(x,y,type=”b”,main=”main title”,sub='sub title',xlab=”x axis”,ylab='y axis',ASP=0.2) 

使用par()函数的例子：

1. opar 
2. par(bg=”lightyellow”, col.axis=”blue”, mar=c(4, 4, 2.5, 0.25)) 
3. plot(x, y, xlab=”Ten random values”, ylab=”Ten other values”, 
4. xlim=c(-2, 2), ylim=c(-2, 2), pch=22, col=”red”, bg=”yellow”, 
5. bty=”l”, tcl=-.25, las=1, cex=1.5) 
6. par(opar)#恢复原来的绘图参数 

通过?par可以查到所有参数的说明。下面列举最常用的一些参数：
adj控制关于文字的对齐方式,0是左对齐,0.5是居中对齐,1是右对齐,值> 1时对齐位置在文本右边的地方,取负值时对齐位置在文本左边的地方;如果给出两个值(例如c(0, 0)),第二个只控制关于文字基线的垂直调整
bg指定背景色(例如bg=”red”, bg=”blue”; 用colors()可以显示657种可用的颜 色名)
bty控制图形边框形状,可用的值为: “o”, “l”, “7”, “c”, “u” 和”]” (边框和字符 的外表相像);如果bty=”n”则不绘制边框
cex控制缺省状态下符号和文字大小的值;另外,cex.axis控制坐标轴刻度数字大小,cex.lab控制坐标轴标签文字大小,cex.main控制标题文字大小,cex.sub控制副标题文字大小
col控制符号的颜色;和cex类似,还可用:col.axis, col.lab, col.main, col.sub
font控制文字字体的整数(1: 正常,2: 斜体,3: 粗体,4: 粗斜体);和cex类似, 还可用: font.axis, font.lab, font.main, font.sub
las控制坐标轴刻度数字标记方向的整数(0: 平行于轴,1: 横排,2: 垂直于轴,3: 竖排)
lty控制连线的线型,可以是整数(1: 实线,2: 虚线,3: 点线,4: 点虚线,5: 长虚线,6: 双虚线),或者是不超过8个字符的字符串(字符为从”0″到”9″之间的数字)交替地指定线和空白的长度,单位为磅(points)或象素,例如lty=”44″和lty=2效果相同
lwd控制连线宽度的数字
mar控制图形边空的有4个值的向量c(bottom, left, top, right), 缺省值 为c(5.1, 4.1, 4.1, 2.1)
mfcolc(nr,nc)的向量,分割绘图窗口为nr行nc列的矩阵布局,按列次序使用各子窗口
mfrow同上,但是按行次序使用各子窗口(参照 4.1.2)
pch控制符号的类型,可以是1到25的整数,也可以是””里的单个字符

ps控制文字大小的整数,单位为磅(points)
pty指定绘图区域类型的字符,”s”: 正方形,”m”:最大利用
tck指定轴上刻度长度的值,单位是百分比,以图形宽、高中最小一个作为基数; 如果tck=1则绘制grid
tcl同上,但以文本行高度为基数(缺省下tcl=-0.5)
xaxt如果xaxt=”n”则设置x-轴但不显示(有助于和axis(side=1, …)联合使用)
yaxt如果yaxt=”n”则设置y-轴但不显示(有助于和axis(side=2, …)联合使用)
低级绘图命令
R还可以在现有图形（通过高级绘图命令绘制）的基础上增加一些额外的显示，如标题、绘制坐标轴、在特定的位置增加图形（比如辅助线，拟合线）或文字等。
这些函数在R中称为低级作图命 令(low-level plotting commands)。一些常用的低级图形命令包括：
scatter.smooth(x, y, …)LOESS(局部加权散点平滑)拟合曲线
points(x, y)添加点(可以使用选项type=)
lines(x, y)同上,但是添加线
text(x, y, labels,…)在(x,y)处添加用labels指定的文字;典型的用法是: plot(x, y, type=”n”); text(x, y, names)
mtext(text,side=3, line=0,…)在边空添加用text指定的文字,用side指定添加到哪一边(参照 下面的axis());line指定添加的文字距离绘图区域的行数
segments(x0, y0,x1, y1)从(x0,y0)各点到(x1,y1)各点画线段
arrows(x0, y0,x1, y1, angle= 30,code=2)同上但加画箭头,如果code=2则在各(x0,y0)处画箭头,如 果code=1则在各(x1,y1)处画箭头,如果code=3则在两端都画箭头; angle控制箭头轴到箭头边的角度
abline(a,b)绘制斜率为b和截距为a的直线
abline(h=y)在纵坐标y处画水平线
abline(v=x)在横坐标x处画垂直线
abline(lm.obj)画由lm.obj确定的回归线
rect(x1, y1, x2, y2)绘制长方形,(x1, y1)为左下角,(x2,y2)为右上角
polygon(x, y)绘制连接各x,y坐标确定的点的多边形
legend(x, y, legend)在点(x,y)处添加图例,说明内容由legend给定
title()添加标题,也可添加一个副标题
axis(side, vect)画坐标轴,side=1时画在下边,side=2时画在左边,side=3时画在上边,side=4时画在右边。可选参数at指定画刻度线的位置坐标
box()在当前的图上加上边框oracle视频
rug(x)在x-轴上用短线画出x数据的位置
locator(n, type=”n”, …)在用户用鼠标在图上点击n次后返回n次点击的坐标(x, y);并可以在点击处绘制符号(type=”p”时)或连线(type=”l”时),缺省情 况下不画符号或连线
下面的例子中，使用plot(…,type=”n”)绘制一个“空白”的图形, 然后用低级函数来添加点,坐标轴,标签等：

1. opar 
2. par(bg=”lightgray”, mar=c(2.5, 1.5, 2.5, 0.25))#设置绘图参数 
3. plot(x, y, type=”n”, xlab=””, ylab=””, xlim=c(-2, 2),  ylim=c(-2, 2), xaxt=”n”, yaxt=”n”)#绘制“空白”图形，设定坐标轴范围 
4. rect(-3, -3, 3, 3, col=”cornsilk”)#修改绘图区域的颜色 
5. points(x, y, pch=10, col=”red”, cex=2)#画点 
6. axis(side=1, c(-2, 0, 2), tcl=-0.2, labels=FALSE)#添加坐标轴 
7. axis(side=2, -1:1, tcl=-0.2, labels=FALSE) 
8. title(“How to customize a plot with R (ter)”,#添加标题 
9. font.main=4, adj=1, cex.main=1) 
10. mtext(“Ten random values”, side=1, line=1, at=1, cex=0.9, font=3)#绘制坐标轴标签 
11. mtext(“Ten other values”, line=0.5, at=-1.8, cex=0.9, font=3) 
12. mtext(c(-2, 0, 2), side=1, las=1, at=c(-2, 0, 2), line=0.3, 
13. col=”blue”, cex=0.9) 
14. mtext(-1:1, side=2, las=1, at=-1:1, line=0.2, col=”blue”, cex=0.9) 
15. par(opar)#恢复绘图参数 

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交互式绘图命令
有时需要根据用户的想法而不是数据进行绘图，即交互式绘图。R对此有很好的支持，允许用户直接用鼠标在一个图上提取和提交信息。
R中最简单、最常用的函数是locator(n, type)。等待用户用鼠标左键点击n个位置，如果设置了type，还可以根据这n个位置直接进行低级绘图。
比如：

1. x = rnorm(10) 
2. plot(x) 
3. locator(5,”o”) 

locator也可以先不绘图，只把用户点击的坐标记录下来：

1. r = locator(2) 
2. r 

这个有意思的交互函数是identify(x, y, labels)，可以参考帮助自己学习。
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