京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言作为统计学一门语言,一直在小众领域闪耀着光芒。直到大数据的爆发,R语言变成了一门炙手可热的数据分析的利器。随着越来越多的工程背景的人的加入,R语言的社区在迅速扩大成长。现在已不仅仅是统计领域,教育,银行,电商,互联网….都在使用R语言。
要成为有理想的极客,我们不能停留在语法上,要掌握牢固的数学,概率,统计知识,同时还要有创新精神,把R语言发挥到各个领域。让我们一起动起来吧,开始R的极客理想。
前言
R语言不仅在统计分析,数据挖掘领域,计算能力强大。在数据可视化上,也不逊于昂贵的商业。当然,背后离不开各种开源软件包的支持,Cairo就是这样一个用于矢量图形处理的类库。
Cairo可以创建高质量的矢量图形(PDF, PostScript, SVG) 和 位图(PNG, JPEG, TIFF),同时支持在后台程序中高质量渲染!
本文将介绍,Cairo在R语言中的使用。
目录
Cairo介绍
Cairo安装
Cairo使用
1. Cairo介绍
在信息领域中,cairo 是一个让用于提供矢量图形绘图的免费库,cairo 提供在多个背景下做 2D 的绘图,高级的更可以使用硬件加速功能。
虽然 cairo 是使用C语言撰写的,但是当使用 cairo 时,可以用许多其他种语言来使用,包括有 C++、C#、Java、Python、Perl、Ruby、Scheme、Smalltalk 以及许多种语言,cairo 在 GNU LGPL 与 Mozilla Public License (MPL) 两个认证下发布。
2. Cairo安装
系统环境
Linux: Ubuntu 12.04.2 LTS 64bit
R: 3.0.1 x86_64-pc-linux-gnu
Cairo基本库安装
~ sudo apt-get install libcairo2-dev
~ sudo apt-get install libxt-dev
~ R
> install.packages("Cairo")
** R
** preparing package for lazy loading
** help
*** installing help indices
** building package indices
** testing if installed package can be loaded
Warning: ignoring .First.lib() for package ‘Cairo’
* DONE (Cairo)
Cairo使用起来非常简单,和基础包grDevices中的函数对应。
CairoPNG: 对应grDevices:png()
CairoJPEG: 对应grDevices:jpeg()
CairoTIFF: 对应grDevices:tiff()
CairoSVG: 对应grDevices:svg()
CairoPDF: 对应grDevices:pdf()
我常用的图形输出,就是png和svg。
检查Cairo的兼容性:
~ R
> library(Cairo)
> Cairo.capabilities()
png jpeg tiff pdf svg ps x11 win raster
TRUE TRUE FALSE TRUE TRUE TRUE TRUE FALSE TRUE
下面比较一下 CairoPNG() 和 png() 输出效果。
1). 散点图
x<-rnorm(6000)
y<-rnorm(6000)
# PNG图
png(file="plot4.png",width=640,height=480)
plot(x,y,col="#ff000018",pch=19,cex=2,main = "plot")
dev.off()
CairoPNG(file="Cairo4.png",width=640,height=480)
plot(x,y,col="#ff000018",pch=19,cex=2,main = "Cairo")
dev.off()
# SVG图
svg(file="plot-svg4.svg",width=6,height=6)
plot(x,y,col="#ff000018",pch=19,cex=2,main = "plot-svg")
dev.off()
CairoSVG(file="Cairo-svg4.svg",width=6,height=6)
plot(x,y,col="#ff000018",pch=19,cex=2,main = "Cairo-svg")
dev.off()
以下为PNG图:
2). 三维截面图
x <- seq(-10, 10, length= 30)
y <- x
f <- function(x,y) { r <- sqrt(x^2+y^2); 10 * sin(r)/r }
z <- outer(x, y, f)
z[is.na(z)] <- 1
# PNG图
png(file="plot2.png",width=640,height=480)
op <- par(bg = "white", mar=c(0,2,3,0)+.1)
persp(x, y, z,
theta = 30, phi = 30,
expand = 0.5,
col = "lightblue",
ltheta = 120,
shade = 0.75,
ticktype = "detailed",
xlab = "X", ylab = "Y", zlab = "Sinc(r)",
main = "Plot"
)
par(op)
dev.off()
CairoPNG(file="Cairo2.png",width=640,height=480)
op <- par(bg = "white", mar=c(0,2,3,0)+.1)
persp(x, y, z,
theta = 30, phi = 30,
expand = 0.5,
col = "lightblue",
ltheta = 120,
shade = 0.75,
ticktype = "detailed",
xlab = "X", ylab = "Y", zlab = "Sinc(r)",
main = "Cairo"
)
par(op)
dev.off()
以下为PNG图:
3). 文字显示
library(MASS)
data(HairEyeColor)
x <- HairEyeColor[,,1]+HairEyeColor[,,2]
n <- 100
m <- matrix(sample(c(T,F),n^2,replace=T), nr=n, nc=n)
# PNG图
png(file="plot5.png",width=640,height=480)
biplot(corresp(m, nf=2), main="Plot")
dev.off()
CairoPNG(file="Cairo5.png",width=640,height=480)
biplot(corresp(m, nf=2), main="Cairo")
dev.off()
# SVG图
svg(file="plot-svg5.svg",width=6,height=6)
biplot(corresp(m, nf=2), main="Plot-svg")
dev.off()
CairoSVG(file="Cairo-svg5.svg",width=6,height=6)
biplot(corresp(m, nf=2), main="Cairo-svg")
dev.off()
以下为PNG图:
我们查看两个文件的属性:以png直接生成的图54KB,以CairoPNG生成的图43.8KB。
综上的3个例子,我分辨不出太大区别,只是Cairo感觉更淡、更柔和一些。
大家不妨找一些更复杂的图形来尝试着比较。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据指标体系搭建工作中,从业者常困惑于指标搭建的核心逻辑:究竟是依托一线零散数据自下而上汇总指标,还是基于战略目标自上 ...
2026-07-31在数据分析、问卷研究、实验复盘、业务建模的工作中,大多数人最关注的是“用什么统计方法”:是做T检验、方差分析、卡方检验, ...
2026-07-31 许多数据分析师精通Excel函数和SQL查询,但当面对一张上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区销量最高”“哪款产品增长最 ...
2026-07-31在问卷调研的数据分析流程中,“先检验信效度,再开展进阶统计分析”是通用的规范逻辑。很多从业者会听到“问卷效度高,后续可以 ...
2026-07-30【核心关键词】大数据、统计学、专业、毕业生、论文、课程、计算机、建模、知识、数据分析、机器学习、数据科学、大数据技术、 ...
2026-07-30 很多数据分析师掌握了Excel函数、会写SQL查询,但当被问到“数据从哪里来”“数据加工有哪些步骤”“如何使用分析工具连接数 ...
2026-07-30在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23