京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:丁点helper
来源:丁点帮你
上篇文章中,我们用世界银行的例子给大家介绍了R语言散点图怎么画,那折线图呢?
绘制折线图
如果将散点图上的点从左往右连接起来,就会得到一个折线图。今天我们以R中自带的Orange 数据集为例,来学习折线图的画法,该数据集中包含五种橘树的树龄和年轮数据。要考察橘树的年轮如何随着树龄变化,先画个散点图看看:
# 先看第一种橘树,提取第一种树的数据,保存在t1中 t1 <- subset(Orange, Tree==1)
戳此复习subset()函数的功能。
# 绘制散点图 plot(t1$age, t1$circumference, xlab="Age (days)", ylab="Circumference (mm)", main="Orange Tree 1 Growth")
再画折线图:
# 绘制折线图 plot(t1$age, t1$circumference, xlab="Age (days)", ylab="Circumference (mm)", main="Orange Tree 1 Growth", type="b")
可以发现,绘制折线图使用的仍是plot()函数,其代码只比散点图的多了一个用来设置图形外观的命令:type='b','b'表示用线条将点连接起来,因此我们就得到了下图:
折线图的图形外观还可以有很多种,均可通过type命令来完成,下表展示了type可选的取值:
选取上表中各种类型的type值,就可以得到各式各样的折线图:
试着调整图形
虽然上面的图形已经可以准确表达数据信息,但有时自动生成的图形可能无法满足需求。
比如,我们想把上面的散点图和折线图放在同一张图中,便于比较,或者想改变文字的字体、颜色等…… 此时,可以在用plot()作图前,先用par()函数设置你想改变的参数:
# 设置par()函数
par(mfrow=c(1,2),bty='l',cex.main=1.5,
col.main='deepskyblue4',font.lab=2,
family='Times New Roman')
# 绘制散点图
plot(t1$age, t1$circumference,
xlab="Age (days)",
ylab="Circumference (mm)",
main="Orange Tree 1 Growth")
# 绘制折线图
plot(t1$age, t1$circumference,
xlab="Age (days)",
ylab="Circumference (mm)",
main="Orange Tree 1 Growth",col='deepskyblue4',
type="b")
大家可以先将这段代码复制到R中运行(记得先用本文开头的方法生成t1这个对象),看看出现了什么?
par(mfrow=c(1,2),bty='l',cex.main=1.5,
col.main='deepskyblue4',font.lab=2,
family='Times New Roman')
par()是R中用来设置图形参数的函数。
上面的代码中,mfrow是图形整体布局命令,不是针对某个具体的图形而言的,而是对整个绘图区域的布局。定义整体有几行、几列图形,其赋值形式为c(行数,列数);
bty是设置图形边框类型的函数,其取值及效果如下图:
cex.main:设置标题文本的放大倍数,还可用cex.axis 和 cex.lab分别设置坐标轴刻度值和名称文本的放大倍数;
col.main:设置文本标题的颜色,大家能猜出坐标轴刻度值和名称的颜色如何设置吗?欢迎留言呀~
font.lab:设置坐标轴名称的字型:
family:设置图形中所有文本的字体。
最终得到的图形如下,你还能想到哪些需要改进或调整的地方呢,我们可以作为今后讲授的内容
——热门课程推荐:
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在 SQL Server 安装、服务启动、数据库文件操作等场景中,经常会遇到 “实例已在使用” 类报错,不同触发场景的原因与处理方式差 ...
2026-06-29在Excel数据统计、财务核算、销售复盘、库存盘点等办公场景中,经常需要在数据透视表中实现一列数据乘以另一列数据的计算需求, ...
2026-06-29在数据分析中,指标是连接业务与数据的核心语言。它并非一个简单的数字,而是一个将模糊的业务需求(如“提升用户粘性”)转化为 ...
2026-06-29【核心关键词】大数据、零售商、消费者、供应链、运营、企业、产品、客户、数据模型、大数据平台、数据开发、系统运维、业务逻 ...
2026-06-26在物流配送、供应链履约、终端供货等业务场景中,送货率是衡量企业履约能力、服务质量、供应链稳定性的核心业务指标,直接关联客 ...
2026-06-26 很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度” ...
2026-06-26在数字化管理与数据化运营体系中,指标是连接原始数据与业务决策的核心载体。零散的原始数据只是无意义的数值堆砌,无法直接反映 ...
2026-06-25在Excel数据汇总、财务统计、业务复盘等日常办公场景中,经常需要完成逐行相乘、整体汇总求和的计算需求,最典型的场景就是:单 ...
2026-06-25 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 ...
2026-06-25【核心关键词】主数据、资产、供应商、现金流、企业、精细化、集团、数字化、中国、数据质量、数据管理、经营管理、地产行业、 ...
2026-06-24在数据分析、假设检验、AB测试、学术研究等统计场景中,显著水平(α)与P值(P-value)是判断统计结果是否具有统计学意义的两个 ...
2026-06-24小李刚入职了一家互联网公司的运营部门。第一次参加业务复盘会,运营主管问了一个看似简单的问题:“这个月新用户留存率下降了5 ...
2026-06-24在数字化转型全面渗透的产业背景下,数据分析已成为互联网、金融、零售、制造等几乎所有行业的核心岗位能力。很多初学者对数据分 ...
2026-06-23在企业并购、股权定价、投融资评估、资产核算等资本市场核心场景中,市场法是应用最广泛、市场认可度最高的企业价值评估方法。传 ...
2026-06-23 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 ...
2026-06-23【核心关键词】运营、证书、金融、客户、产品、软件、销售额、量化、科技、数据分析、金融行业、证券类软件、业务流程、金融机 ...
2026-06-22在企业方案选型、产品迭代评审、供应商筛选、运营效果复盘等决策场景中,单一指标的优劣判断往往无法支撑科学决策。一套转化效果 ...
2026-06-22 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 ...
2026-06-22【核心关键词】软件、洞察力、大数据、产品、经验、硬件、流量、创新、决策、数据安全、网络安全、数据分析、决策制定、数据挖 ...
2026-06-18在方案选型、效果复盘、产品评估、供应商筛选等各类业务决策场景中,仅凭单一指标下结论往往会陷入 “以偏概全” 的误区。多维度 ...
2026-06-18