R基础绘图技术
Studennt. LJJ
Dongbei University of Finance & Economics2020-09-02
加载经常用的R包
library(pacman)
# 模型
p_load(tidyverse,grf,glmnet,caret,tidytext,fpp2,
forecast,car,tseries,hdm,tidymodels,broom)
# 读数据
p_load(readxl,writexl,data.table,openxlsx,haven,rvest)
# 数据探索
p_load(DT,skimr,DataExplorer,explore,vtable,stringr,lubridate)
# 可视化
p_load(patchwork,ggrepel,ggcorrplot,gghighlight,ggthemes,shiny)
# 其它常用包
p_load(magrittr,listviewer,devtools,here,janitor,reticulate,jsonlite)base R绘图技术
这里简单介绍R绘图技术，并不深入，对于深入学习R绘图，不得不说ggplot2包。有兴趣的可以看看我写的绘图系列教程，基本可以完成80%的绘图任务，对于更复杂的绘图，就需要经验，时间和训练等，不是像画个散点图那么简单。对于经常画图，喜欢可视化的人，读一本可视化专著，多看博客，多模仿代码，对于技能和审美提升大有裨益！
##
## Call:
## lm(formula = y ~ x)
##
## Coefficients:
## (Intercept) x
## 100 5##
## Call:
## lm(formula = y ~ 0 + x)
##
## Coefficients:
## x
## 6.493plot(x,y)
# 生成100个正态分布随机数并绘图
x <- rnorm(100,10,5)
plot(x)
# 绘制1000个正态分布随机数的频数直方图
x <- rnorm(10000,30,10)
hist(x)
# 使用核密度估计函数density()，在直方图上绘制密度曲线
# hist()函数必须设置freq参数为F才能显示密度曲线
x <- rnorm(1000,30,10)
hist(x,freq=F)
lines(density(x),col="blue")
box()
##
## The decimal point is at the |
##
## 2 | 79
## 3 | 2344
## 3 | 5566666789
## 4 | 0001122222233344
## 4 | 555555667788888899999
## 5 | 001111122333344
## 5 | 5667778888888999
## 6 | 00112233334
## 6 | 5557
## 7 | 2# 绘制10个正态分布随机数的条形图
x <- rnorm(10,30,10);barplot(x)
box() # 在当前图上加个方框
# 绘制饼图
x <-1:8;pie(x,col=rainbow(8))
box()
## [1] 9.454487 9.152885 11.872952 10.867615 8.969463 11.384304 14.287309
## [8] 11.237447 4.944320 5.389336
## Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
## 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
## 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
## 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
## 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
## 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
## 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa
## 8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa
## 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa
## 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
## 11 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa
## 12 4.8 3.4 1.6 0.2 setosa
## 13 4.8 3.0 1.4 0.1 setosa
## 14 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa
## 15 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa
## 16 5.7 4.4 1.5 0.4 setosa
## 17 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa
## 18 5.1 3.5 1.4 0.3 setosa
## 19 5.7 3.8 1.7 0.3 setosa
## 20 5.1 3.8 1.5 0.3 setosa
## 21 5.4 3.4 1.7 0.2 setosa
## 22 5.1 3.7 1.5 0.4 setosa
## 23 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa
## 24 5.1 3.3 1.7 0.5 setosa
## 25 4.8 3.4 1.9 0.2 setosa
## 26 5.0 3.0 1.6 0.2 setosa
## 27 5.0 3.4 1.6 0.4 setosa
## 28 5.2 3.5 1.5 0.2 setosa
## 29 5.2 3.4 1.4 0.2 setosa
## 30 4.7 3.2 1.6 0.2 setosa
## 31 4.8 3.1 1.6 0.2 setosa
## 32 5.4 3.4 1.5 0.4 setosa
## 33 5.2 4.1 1.5 0.1 setosa
## 34 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa
## 35 4.9 3.1 1.5 0.2 setosa
## 36 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa
## 37 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa
## 38 4.9 3.6 1.4 0.1 setosa
## 39 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa
## 40 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa
## 41 5.0 3.5 1.3 0.3 setosa
## 42 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa
## 43 4.4 3.2 1.3 0.2 setosa
## 44 5.0 3.5 1.6 0.6 setosa
## 45 5.1 3.8 1.9 0.4 setosa
## 46 4.8 3.0 1.4 0.3 setosa
## 47 5.1 3.8 1.6 0.2 setosa
## 48 4.6 3.2 1.4 0.2 setosa
## 49 5.3 3.7 1.5 0.2 setosa
## 50 5.0 3.3 1.4 0.2 setosa
## 51 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor
## 52 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor
## 53 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor
## 54 5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor
## 55 6.5 2.8 4.6 1.5 versicolor
## 56 5.7 2.8 4.5 1.3 versicolor
## 57 6.3 3.3 4.7 1.6 versicolor
## 58 4.9 2.4 3.3 1.0 versicolor
## 59 6.6 2.9 4.6 1.3 versicolor
## 60 5.2 2.7 3.9 1.4 versicolor
## 61 5.0 2.0 3.5 1.0 versicolor
## 62 5.9 3.0 4.2 1.5 versicolor
## 63 6.0 2.2 4.0 1.0 versicolor
## 64 6.1 2.9 4.7 1.4 versicolor
## 65 5.6 2.9 3.6 1.3 versicolor
## 66 6.7 3.1 4.4 1.4 versicolor
## 67 5.6 3.0 4.5 1.5 versicolor
## 68 5.8 2.7 4.1 1.0 versicolor
## 69 6.2 2.2 4.5 1.5 versicolor
## 70 5.6 2.5 3.9 1.1 versicolor
## 71 5.9 3.2 4.8 1.8 versicolor
## 72 6.1 2.8 4.0 1.3 versicolor
## 73 6.3 2.5 4.9 1.5 versicolor
## 74 6.1 2.8 4.7 1.2 versicolor
## 75 6.4 2.9 4.3 1.3 versicolor
## 76 6.6 3.0 4.4 1.4 versicolor
## 77 6.8 2.8 4.8 1.4 versicolor
## 78 6.7 3.0 5.0 1.7 versicolor
## 79 6.0 2.9 4.5 1.5 versicolor
## 80 5.7 2.6 3.5 1.0 versicolor
## 81 5.5 2.4 3.8 1.1 versicolor
## 82 5.5 2.4 3.7 1.0 versicolor
## 83 5.8 2.7 3.9 1.2 versicolor
## 84 6.0 2.7 5.1 1.6 versicolor
## 85 5.4 3.0 4.5 1.5 versicolor
## 86 6.0 3.4 4.5 1.6 versicolor
## 87 6.7 3.1 4.7 1.5 versicolor
## 88 6.3 2.3 4.4 1.3 versicolor
## 89 5.6 3.0 4.1 1.3 versicolor
## 90 5.5 2.5 4.0 1.3 versicolor
## 91 5.5 2.6 4.4 1.2 versicolor
## 92 6.1 3.0 4.6 1.4 versicolor
## 93 5.8 2.6 4.0 1.2 versicolor
## 94 5.0 2.3 3.3 1.0 versicolor
## 95 5.6 2.7 4.2 1.3 versicolor
## 96 5.7 3.0 4.2 1.2 versicolor
## 97 5.7 2.9 4.2 1.3 versicolor
## 98 6.2 2.9 4.3 1.3 versicolor
## 99 5.1 2.5 3.0 1.1 versicolor
## 100 5.7 2.8 4.1 1.3 versicolor
## 101 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica
## 102 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
## 103 7.1 3.0 5.9 2.1 virginica
## 104 6.3 2.9 5.6 1.8 virginica
## 105 6.5 3.0 5.8 2.2 virginica
## 106 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica
## 107 4.9 2.5 4.5 1.7 virginica
## 108 7.3 2.9 6.3 1.8 virginica
## 109 6.7 2.5 5.8 1.8 virginica
## 110 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica
## 111 6.5 3.2 5.1 2.0 virginica
## 112 6.4 2.7 5.3 1.9 virginica
## 113 6.8 3.0 5.5 2.1 virginica
## 114 5.7 2.5 5.0 2.0 virginica
## 115 5.8 2.8 5.1 2.4 virginica
## 116 6.4 3.2 5.3 2.3 virginica
## 117 6.5 3.0 5.5 1.8 virginica
## 118 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica
## 119 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica
## 120 6.0 2.2 5.0 1.5 virginica
## 121 6.9 3.2 5.7 2.3 virginica
## 122 5.6 2.8 4.9 2.0 virginica
## 123 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica
## 124 6.3 2.7 4.9 1.8 virginica
## 125 6.7 3.3 5.7 2.1 virginica
## 126 7.2 3.2 6.0 1.8 virginica
## 127 6.2 2.8 4.8 1.8 virginica
## 128 6.1 3.0 4.9 1.8 virginica
## 129 6.4 2.8 5.6 2.1 virginica
## 130 7.2 3.0 5.8 1.6 virginica
## 131 7.4 2.8 6.1 1.9 virginica
## 132 7.9 3.8 6.4 2.0 virginica
## 133 6.4 2.8 5.6 2.2 virginica
## 134 6.3 2.8 5.1 1.5 virginica
## 135 6.1 2.6 5.6 1.4 virginica
## 136 7.7 3.0 6.1 2.3 virginica
## 137 6.3 3.4 5.6 2.4 virginica
## 138 6.4 3.1 5.5 1.8 virginica
## 139 6.0 3.0 4.8 1.8 virginica
## 140 6.9 3.1 5.4 2.1 virginica
## 141 6.7 3.1 5.6 2.4 virginica
## 142 6.9 3.1 5.1 2.3 virginica
## 143 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica
## 144 6.8 3.2 5.9 2.3 virginica
## 145 6.7 3.3 5.7 2.5 virginica
## 146 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica
## 147 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica
## 148 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica
## 149 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica
## 150 5.9 3.0 5.1 1.8 virginicasunflowerplot(iris[,3:4])
# 绘制矩阵或数据框的二元图
data(iris)
pairs(iris[1:4],
main = "Anderson's Iris Data -- 3 species",
pch = 21,
bg = c("red", "green3", "blue")[unclass(iris$Species)])
# 绘制QQ图
# 如果向量为正态分布则数据点基本在一条直线上
x <- rnorm(50000,10,5);qqnorm(x)
# 根据指定函数绘制指定范围的曲线图
curve(cos, -2*pi, 2*pi, xname = "t")
# 低水平绘图函数：在高水平绘图函数绘制的图形上做补充和修饰
# 生成50个正态分布随机数并绘图
x <- 1:50
y <- rnorm(50,10,5)
plot(x,y,
type="n",
xlab="数据索引",
ylab="随机数点",
xlim=c(1,50),
ylim=c(-20,20),
main="实验图",
sub="随机数绘图")
points(x,y,col="blue")
lines(x,y,col="red")
text(5,5,"随机数据点") # 在指定坐标位置放置文本
mtext("横轴下方文字",side=1) # 横轴、纵轴上放置文字
mtext("纵轴左方文字",side=2)
mtext("横轴上方文字",side=3)
mtext("纵轴右方文字",side=4)
segments(10,10,50,-10) # 根据起点、终点坐标绘制线段
arrows(10,-10,40,20,angle=15,code=1) # 绘制带箭头线段，可以设置箭头角度，有几个箭头（1起点箭头、2终点箭头，3双箭头）
abline(-20,.5) # 在图上绘制直线，第一个参数为截距，第二个参数为斜率
abline(h=0,col="red") # 在图上绘制水平线或垂直线，可以标示临界位置，很好用的功能
legend(0,max(y),"随机点连线")
# 坐标定位模式获得鼠标点击位置的坐标
x <- 1:50
y <- rnorm(50,10,5)
plot(x,y,type="n",
xlab="数据索引",ylab="随机数点",
xlim=c(1,50),ylim=c(-20,20),
main="实验图")
print(locator(3,type="p")) ## NULL# 图像进入定位模式，第一个参数决定获取几个点的坐标信息，第二个参数决定绘图方式
rect(5,5,20,20) # 在已经成功绘制的图形内部绘制一个长方形
polygon(c(20,10,30,40,45),c(-10,0,15,4,-10)) # 在高级图形内部绘制多边形
# 生成一个绘图窗口在其中绘制图形后用savePlot()函数保存
windows()
plot(1:10)
rect(1, 5, 3, 7, col="blue")
# savePlot("test01", type="jpg",device=dev.cur(),restoreConsole=TRUE)
# 直接在jpeg设备上绘制图形，完成后使用dev.off()关闭设备，存盘退出
# jpeg(file="myplot.jpeg")
plot(1:10)
rect(1, 5, 3, 7, col="blue")
# dev.off()