京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
R语言画数据图形
plot是一般的画图函数,hist是直方图,boxplot是箱型图。这些函数会覆盖前面的图形,如何创建多个图形便于同时查看呢?方法有三:
1、创建新图形之前先打开一个新的图形窗口,每一幅新图形会出现在最近的图形窗口中。
dev.new() 语句1 dev.new() 语句2 ……
上面的语句,每显现一幅图形之前会新开一个窗口。
2、运用图形界面上的前进后退按钮即可。
3、可以使用dev.new,dev.next,dev.prev,dev.set等函数同时打开多个窗口,并选择将哪个输出到哪个窗口中。使用help(dev.cur)查看说明。这个貌似比较麻烦。
如果将不同的图形放在一个窗口中,可以先用par(mfrow = c(2,3))类似语句创建一个2行3列的图形集合,然后用plot一个一个画图就行了,结果见下图:
3.2一个简单的例子
3.3图形参数
可以通过图形参数自定义一幅图的多个特征(字体、颜色、坐标轴、标题、图例等)。par函数可以对图形参数进行设置,执行par()可以查看各种参数,添加参数no.readonly = TRUE,可以查看可修改的参数列表。需要说明的是,设置par之后在关闭软件前(会话结束前)一直有效。
可以先记录原始参数,然后结束一段语句之后再进行还原。比如:
opar <- par(no.readonly=TRUE) #记录初始设置 par(lty=2,pch =17) ... par(opar) #进行还原
当然可以在plot函数的后面直接设置参数。并不是所有的参数都是可以指定的,用help函数可以查看具体函数。下面介绍一些图形参数。
3.3.1符号和线条
开启截图模式:
具体的见下面截图:
上图中的21-25可以指定边框的颜色(col=)和填充的颜色(bg=).
上面是线型的设置。
3.3.2下面是颜色的设置
上面是颜色的设置说明,需要在具体的函数上进行实现和验证。col函数后面可以用编号、颜色名称、十六进制颜色值、RGB、HSV等进行设置。RGB是三原色,HSV是基于色相、饱和度、亮度来生成函数。colors可以查看所有颜色名称,嗯,657种。
可以由很多函数来生成连续的颜色,rainrow(),heat.colors(),terrain.colors()topo.colors(),cm.colors()等,gray函数可以产生多阶灰度,后面加一个0-1之间的向量。
pie函数用来画饼图,下面是一个例子:
par(mfrow = c(1,2))下面是结果:
3.3.3文本属性
图形参数可以指定字号、字体和字样。下面是相关的参数说明:
字体族是比较难以设置的。family这里的衬线、无衬线字体和等宽字体等可以设置,windo下分别映射为TT Times New Roman、TT Arial和TT Courier New。如果想用其他映射,可以用windoFonts函数进行设置。用pdf输出图形,字体设置会简单一些,用names(pdfFonts())查看可用字体,输出是只需要在pdf函数中增加参数 family = “fontname”就可以了。PostScript格式(一种用来打印的格式字体)也是类似的道理。
3.3.4图形尺寸与边界尺寸
下面写一个例子:
dose <- c(20,30,40,45,60)
dragA <- c(16,20,27,40,60)
dragB <- c(15,18,25,31,40)
opar <- par(no.readonly = TRUE)
par(pin = c(2,3))
par(lwd = 2,cex = 1.5)
par(cex.axis = .75,font.axis = 3)
plot(dose,dragA,type = "b",pch = 19,lty = 2,
col = "red")
plot(dose,dragB,type = "b",pch = 23,lty = 6,
col = "blue",bg = "green")#这里的col和bg是对pch=23的图形进行的设置,当然这里的col也对线条颜色进行了设置
par(opar)数据分析师培训
下面是结果:
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11数字化浪潮下,数据已成为企业生存发展的核心资产,而数据思维,正是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师解锁数据价值、赋 ...
2026-03-11线性回归是数据分析中最常用的预测与关联分析方法,广泛应用于销售额预测、风险评估、趋势分析等场景(如前文销售额预测中的多元 ...
2026-03-10在SQL Server安装与配置的实操中,“服务名无效”是最令初学者头疼的高频问题之一。无论是在命令行执行net start启动服务、通过S ...
2026-03-10