京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言绘图之页面布局
par()、layout()、split.screen()函数
1. par()函数的参数详解
函数par()可以用来设置或者获取图形参数,par()本身(括号中不写任何参数)返回当前的图形参数设置(一个list);若要设置图形参数,则可用par(tag = value)的形式,其中tag的详细说明参见下面的列,value就是参数值,例如:
par(mar = c(4, 4, 1, 0.5), bg = "yellow") # 设置边距参数和背景色
par(pin=c(2,3)) #定义图形为2英寸宽,3英寸高
par(lwd=2,cex=1.5) #线条为默认的2倍宽,符号为默认的1.5倍
par(cex.axis=0.75,font.axis=3) #坐标轴文字缩放为原来的75%,斜体
col, pch, cex, lty, lwd 这些参数的意思与par()中的参数基本相同,有所区别的是,par()中这些参数只能设置一个单值,而这里可以对它们设置一个向量,这个向量的值将依次运用到各个元素上,若向量长度短于元素个数,那么向量会被循环使用,直到所有的元素都被画出来,事实上,向量的循环使用也是R图形参数的一大特点。
2. layout():mat用矩阵设置窗口的划分,矩阵的0元素表示该位置不画图,非0元素必须包括从1开始的连续的整数值,比如:1……N,按非0元素的大小设置图形的顺序。widths用来设置窗口不同列的宽度,heights设置不同行的高度。par()的mfcol,和mfrow参数也有类似layout的功能。layout()函数的一般形式为layout(mat),mat为一矩阵,mat元素的数量决定了一个output device被等分成几份相同元素为一块。
layout(matrix(c(1,2,3,0,2,3,0,0,3),nr=3)) matrix有9个元素,具有这样的形式:
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 0 0
[2,] 2 2 0
[3,] 3 3 3
把这个矩阵传入layout函数,我们就能得到这样的output device
如此,figure1占据了左上角的一个格子,第二行的前两个格子属于figure2,figure3占满最下一行的三个格子。
layout(matrix(1:4,2,2)) #将当前装置分割为矩阵2行2列的布局
[,1] [,2]
[1,] 1 3
[2,] 2 4
layout.show(4) #显示绘图装置分割好的1到4部分;
查看下面代码的不同之处:
layout(matrix(1:6,3,2)) #将当前装置分割为3行2列的布局
[,1] [,2]
[1,] 1 4
[2,] 2 5
[3,] 3 6
layout.show(6) #显示布局的编号
layout(matrix(1:6,2,3))#将当前装置分割为2行3列布局
[,1] [,2] [,3]
[1,] 1 3 5
[2,] 2 4 6
layout.show(6)#显示布局编号
layout(matrix(c(1:3,3),2,2)) #建立矩阵,将装置分割为3部分
[,1] [,2]
[1,] 1 3
[2,] 2 3
layout.show(3) #显示布局编号
m<-matrix(1:4,2,2);m #建立矩阵m,2列2行
layout(m,widths=c(1,3),heights=c(3,1)) #将当时装置按照m进行划分,宽度之比为1:3,高度之比为3:1
layout.show(4)
m<-matrix(c(1,1,2,1),2,2);m #建立矩阵
layout(m,widths=c(2,1),heights=c(1,2)) #按照矩阵编号进行分割,编号相同的为同一块,宽度为2:1,高度为1:2
layout.show(2)
m<-matrix(0:3,2,2)#,注意,此矩阵中有0,0是不绘图的,可以查看一下效果
layout(m,c(1,3),c(1,3)) #行为1:3,列为1:3
layout.show(3)
2. 案例一:
attach(mtcars)
opar<-par(no.readonly=TRUE)#保存默认设置
par(mfrow=c(2,2))#将画布分割为2*2格局
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,mian="Boxplot of wt")
par(opar)
detach(mtcars)
案例二:
attach(mtcars)
opar<-par(no.readonly=TRUE)
par(mfrow=c(3,1))# 将画布分割为3行,1列格局
hist(wt)
hist(mpg)
hist(disp)
par(opar)
detach(mtcars)
案例三:
attach(mtcars)
layout(matrix(c(1,1,2,3),2,2,byrow = TRUE))
hist(wt)
hist(mpg)
hist(disp)
detach(mtcars)
3. split.screen函数
split.screen(c(1,2)):将当前的绘画装置分割为2块,分别为1号2号,可以通过screen(1)或screen(2)进行选择,但此时的分割通常是按水平分割的,如果进行进详细的分割,可以用layout函数。
screen()选择绘图区域,screen(n = , new = TRUE)
eraser.screen() 清除选中的绘图区域,erase.screen(n = )
close.screen() 移除特定的选区,close.screen(n, all.screens = FALSE)
screen Figs中的数字
split.screen()分割后,其余的函数才能使用。若无参数,则返回分割后小区域的编号,以向量的形式出现
close.screen退出分割,如果关闭当前的区域(即分割后的小区域),则进入下一个小区域,close.screen(all = TRUE)表示退出分割状态
例子:
par(bg = "white") # 白色背景
split.screen(c(2, 1)) # 分为上下两个屏,2行1列
split.screen(c(1, 3), screen = 2) # 将2屏再细分为3个小屏,即2屏分为1行3列
screen(1) # 选中1屏
plot(10:1)
screen(4) # 选4屏
plot(10:1)
close.screen(all = TRUE) # 退出分屏模式
split.screen(c(2, 1)) # 分为上下2个屏
split.screen(c(1, 2), 2) # 将下屏分为2个屏
plot(1:10) # 在第3屏绘图,此时为当前激活的屏
erase.screen() # 清除当前屏
plot(1:10, ylab = "ylab 3")
screen(1) # 选1屏
plot(1:10)
screen(4) # 激活4屏
plot(1:10, ylab = "ylab 4")
screen(1, FALSE) # 返回1屏,但不清空1屏,如果为screen(1,TRUE),则清空1屏
plot(10:1, axes = FALSE, lty = 2, ylab = "") # 加点
axis(4) # 右边加坐标轴
title("Plot 1")
close.screen(all = TRUE) # 退出分屏模式
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
【专访摘要】本次CDA持证专访邀请到拥有丰富物流供应链数据分析经验的赖尧,他结合自身在京东、华莱士、兰格赛等企业的从业经历 ...
2026-05-15在数字化时代,企业的每一次业务优化、每一项技术迭代,都需要回答一个核心问题:这个动作到底能带来多少价值?是提升了用户转化 ...
2026-05-15在数据仓库建设中,事实表与维度表是两大核心组件,二者相互关联、缺一不可,共同构成数据仓库的基础架构。事实表聚焦“发生了什 ...
2026-05-15 很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问 ...
2026-05-15【核心关键词】互联网、机会、运营、关键词、账户、数字化、后台、客户、成本、网络、数据分析、底层逻辑、市场推广、数据反馈 ...
2026-05-14在Python数据分析中,Pandas作为核心工具库,凭借简洁高效的数据处理能力,成为数据分析从业者的必备技能。其中,基于两列(或多 ...
2026-05-14 很多人把统计学理解为“一堆公式和计算”,却忽略了它的本质——一门让数据“开口说话”的科学。真正的数据分析高手,不是会 ...
2026-05-14在零售行业存量竞争日趋激烈的当下,客户流失已成为侵蚀企业利润的“隐形杀手”——据行业数据显示,零售企业平均客户流失率高达 ...
2026-05-13当流量红利消退、用户需求日趋多元,“凭经验决策、广撒网投放”的传统营销模式早已难以为继。大数据的崛起,为企业营销提供了全 ...
2026-05-13 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 ...
2026-05-13在手游行业存量竞争日趋激烈、流量成本持续高企的当下,“拉新”早已不是行业核心痛点,“留存”尤其是“付费留存”,成为决定手 ...
2026-05-12 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 ...
2026-05-12用户调研是企业洞察客户需求、优化产品服务、制定运营策略的核心前提,而调研数据的可靠性,直接决定了决策的科学性与有效性。在 ...
2026-05-11在市场竞争日趋激烈、流量成本持续攀升的今天,企业的核心竞争力已从“获取流量”转向“挖掘客户价值”。客户作为企业最宝贵的资 ...
2026-05-11 很多数据分析师精通Excel单元格操作,熟练应用多种公式,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 ...
2026-05-11在互联网运营、产品优化、用户增长等领域,次日留存率是衡量产品价值、用户粘性与运营效果的核心指标,更是判断新用户是否认可产 ...
2026-05-09相关性分析是数据分析领域中用于探究两个或多个变量之间关联强度与方向的核心方法,广泛应用于科研探索、商业决策、医疗研究、社 ...
2026-05-09 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, ...
2026-05-09在数据驱动运营的时代,指标是连接业务目标与实际行动的核心桥梁,是企业解读业务现状、发现问题、预判趋势的“量化标尺”。一套 ...
2026-05-08在存量竞争日趋激烈的商业时代,“以客户为中心”早已从口号落地为企业运营的核心逻辑。而客户画像作为打通“了解客户”与“服务 ...
2026-05-08