# ----------------------------------------------------#
# R in Action (2nd ed): Chapter 3 #
# Getting started with graphs #
# requires that the Hmisc and RColorBrewer packages #
# have been installed #
# install.packages(c("Hmisc", "RColorBrewer")) #
#-----------------------------------------------------# par(ask=TRUE)
opar <- par(no.readonly=TRUE) # make a copy of current settings attach(mtcars) # be sure to execute this line plot(wt, mpg)
abline(lm(mpg~wt))
title("Regression of MPG on Weight")
# Input data for drug example
dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
drugA <- c(16, 20, 27, 40, 60)
drugB <- c(15, 18, 25, 31, 40) plot(dose, drugA, type="b") opar <- par(no.readonly=TRUE) # make a copy of current settings
par(lty=2, pch=17) # change line type and symbol
plot(dose, drugA, type="b") # generate a plot
par(opar) # restore the original settings plot(dose, drugA, type="b", lty=3, lwd=3, pch=15, cex=2) # choosing colors
library(RColorBrewer)
n <- 7
mycolors <- brewer.pal(n, "Set1")
barplot(rep(1,n), col=mycolors) n <- 10
mycolors <- rainbow(n)
pie(rep(1, n), labels=mycolors, col=mycolors)
mygrays <- gray(0:n/n)
pie(rep(1, n), labels=mygrays, col=mygrays) # Listing 3.1 - Using graphical parameters to control graph appearance
dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
drugA <- c(16, 20, 27, 40, 60)
drugB <- 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, drugA, type="b", pch=19, lty=2, col="red")
plot(dose, drugB, type="b", pch=23, lty=6, col="blue", bg="green")
par(opar) # Adding text, lines, and symbols
plot(dose, drugA, type="b",
col="red", lty=2, pch=2, lwd=2,
main="Clinical Trials for Drug A",
sub="This is hypothetical data",
xlab="Dosage", ylab="Drug Response",
xlim=c(0, 60), ylim=c(0, 70)) # Listing 3.2 - An Example of Custom Axes
x <- c(1:10)
y <- x
z <- 10/x
opar <- par(no.readonly=TRUE)
par(mar=c(5, 4, 4, 8) + 0.1)
plot(x, y, type="b",
pch=21, col="red",
yaxt="n", lty=3, ann=FALSE)
lines(x, z, type="b", pch=22, col="blue", lty=2)
axis(2, at=x, labels=x, col.axis="red", las=2)
axis(4, at=z, labels=round(z, digits=2),
col.axis="blue", las=2, cex.axis=0.7, tck=-.01)
mtext("y=1/x", side=4, line=3, cex.lab=1, las=2, col="blue")
title("An Example of Creative Axes",
xlab="X values",
ylab="Y=X")
par(opar) # Listing 3.3 - Comparing Drug A and Drug B response by dose
dose <- c(20, 30, 40, 45, 60)
drugA <- c(16, 20, 27, 40, 60)
drugB <- c(15, 18, 25, 31, 40)
opar <- par(no.readonly=TRUE)
par(lwd=2, cex=1.5, font.lab=2)
plot(dose, drugA, type="b",
pch=15, lty=1, col="red", ylim=c(0, 60),
main="Drug A vs. Drug B",
xlab="Drug Dosage", ylab="Drug Response")
lines(dose, drugB, type="b",
pch=17, lty=2, col="blue")
abline(h=c(30), lwd=1.5, lty=2, col="gray")
library(Hmisc)
minor.tick(nx=3, ny=3, tick.ratio=0.5)
legend("topleft", inset=.05, title="Drug Type", c("A","B"),
lty=c(1, 2), pch=c(15, 17), col=c("red", "blue"))
par(opar) # Example of labeling points
attach(mtcars)
plot(wt, mpg,
main="Mileage vs. Car Weight",
xlab="Weight", ylab="Mileage",
pch=18, col="blue")
text(wt, mpg,
row.names(mtcars),
cex=0.6, pos=4, col="red")
detach(mtcars) # View font families
opar <- par(no.readonly=TRUE)
par(cex=1.5)
plot(1:7,1:7,type="n")
text(3,3,"Example of default text")
text(4,4,family="mono","Example of mono-spaced text")
text(5,5,family="serif","Example of serif text")
par(opar) # Combining graphs
attach(mtcars)
opar <- par(no.readonly=TRUE)
par(mfrow=c(2,2))
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, main="Boxplot of wt")
par(opar)
detach(mtcars) attach(mtcars)
opar <- par(no.readonly=TRUE)
par(mfrow=c(3,1))
hist(wt)
hist(mpg)
hist(disp)
par(opar)
detach(mtcars) attach(mtcars)
layout(matrix(c(1,1,2,3), 2, 2, byrow = TRUE))
hist(wt)
hist(mpg)
hist(disp)
detach(mtcars) attach(mtcars)
layout(matrix(c(1, 1, 2, 3), 2, 2, byrow = TRUE),
widths=c(3, 1), heights=c(1, 2))
hist(wt)
hist(mpg)
hist(disp)
detach(mtcars) # Listing 3.4 - Fine placement of figures in a graph
opar <- par(no.readonly=TRUE)
par(fig=c(0, 0.8, 0, 0.8))
plot(mtcars$mpg, mtcars$wt,
xlab="Miles Per Gallon",
ylab="Car Weight")
par(fig=c(0, 0.8, 0.55, 1), new=TRUE)
boxplot(mtcars$mpg, horizontal=TRUE, axes=FALSE)
par(fig=c(0.65, 1, 0, 0.8), new=TRUE)
boxplot(mtcars$wt, axes=FALSE)
mtext("Enhanced Scatterplot", side=3, outer=TRUE, line=-3)
par(opar)

吴裕雄--天生自然 R语言开发学习:图形初阶的更多相关文章

  1. 吴裕雄--天生自然 R语言开发学习:R语言的安装与配置

    下载R语言和开发工具RStudio安装包 先安装R

  2. 吴裕雄--天生自然 R语言开发学习:数据集和数据结构

    数据集的概念 数据集通常是由数据构成的一个矩形数组,行表示观测,列表示变量.表2-1提供了一个假想的病例数据集. 不同的行业对于数据集的行和列叫法不同.统计学家称它们为观测(observation)和 ...

  3. 吴裕雄--天生自然 R语言开发学习:导入数据

    2.3.6 导入 SPSS 数据 IBM SPSS数据集可以通过foreign包中的函数read.spss()导入到R中,也可以使用Hmisc 包中的spss.get()函数.函数spss.get() ...

  4. 吴裕雄--天生自然 R语言开发学习:使用键盘、带分隔符的文本文件输入数据

    R可从键盘.文本文件.Microsoft Excel和Access.流行的统计软件.特殊格 式的文件.多种关系型数据库管理系统.专业数据库.网站和在线服务中导入数据. 使用键盘了.有两种常见的方式:用 ...

  5. 吴裕雄--天生自然 R语言开发学习:R语言的简单介绍和使用

    假设我们正在研究生理发育问 题,并收集了10名婴儿在出生后一年内的月龄和体重数据(见表1-).我们感兴趣的是体重的分 布及体重和月龄的关系. 可以使用函数c()以向量的形式输入月龄和体重数据,此函 数 ...

  6. 吴裕雄--天生自然 R语言开发学习:基础知识

    1.基础数据结构 1.1 向量 # 创建向量a a <- c(1,2,3) print(a) 1.2 矩阵 #创建矩阵 mymat <- matrix(c(1:10), nrow=2, n ...

  7. 吴裕雄--天生自然 R语言开发学习:图形初阶(续二)

    # ----------------------------------------------------# # R in Action (2nd ed): Chapter 3 # # Gettin ...

  8. 吴裕雄--天生自然 R语言开发学习:图形初阶(续一)

    # ----------------------------------------------------# # R in Action (2nd ed): Chapter 3 # # Gettin ...

  9. 吴裕雄--天生自然 R语言开发学习:基本图形(续二)

    #---------------------------------------------------------------# # R in Action (2nd ed): Chapter 6 ...

随机推荐

  1. nvm安装教程

    nvm是一个nodejs的版本管理工具 默认安装位置  C:\Users\userName\AppData\Roaming\nvm x   1 C:\Users\userName\AppData\Ro ...

  2. 65)STL中string的知识

    1)代码展示: string是一个类,只不过封装了 char*  而且还封装了  很多的字符串操作函数 2)string类的初始化: string的构造函数 ²  默认构造函数: string();  ...

  3. react-native屏幕适配

    写一个屏幕适配类文件AdapterUtil.js,这样避免每次进行单位换算 "use strict" import {Dimensions, StatusBar, Platform ...

  4. DataStructuresAndAlgorithm--字谜游戏

    参考:http://tieba.baidu.com/p/2071585293 输入是由一些字母构成的一个二维数组以及一些单词组成.目标是要找出字谜中的单词,这些单词可能是水平.垂直或沿对角线上任何方向 ...

  5. Graph & Tree

    图论学习笔记 TYQ图论真是个渣渣呢 所以TYQ决定猛补图论 好的从0x60开始 表示博客园不用Latex真的烦呢QAQ,公式难打的要命QAQ 0x60~0x62 最短路讲解跳过 最小生成树: Kru ...

  6. CF 1130C Connect

    链接:https://codeforces.com/contest/1130/problem/C C. Connect time limit per test 1 second memory limi ...

  7. 蓝桥杯 K好数(dp)

    Description 如果一个自然数N的K进制表示中任意的相邻的两位都不是相邻的数字,那么我们就说这个数是K好数.求L位K进制数中K好数的数目.例如K = 4,L = 2的时候,所有K好数为11.1 ...

  8. webfrom 控件

    服务器基本控件: button: text属性 linkbutton:text属性,它是一个超链接模样的普通button hyperlink: navigateurl:链接地址,相当于<a> ...

  9. Linux centos 常用的命令

    Linux centos 下载命令:wget Linux centos 访问命令:vi Linux centos 插入命令:i Linux centos 保存退出: :wq Linux centos  ...

  10. 【转】nginx如何设置防盗链

    转自博客园作者:howhy,文章地址:nginx如何设置防盗链.大佬写的甚好,在此备份一下 关于nginx防盗链的方法网上有很多教程,都可以用,但是我发现很多教程并不完整,所做的防盗链并不是真正的彻底 ...