R语言 绘制基础图形

R语言中常见的图形函数：

函数	图形	功能
hist	直方图	分布
sm.density.compare	密度图	分布
boxplot	箱线图	分布
xioplot	小提琴图	分布
barplot	条形图	分布
dotchart	Cleveland图	分布
pie	饼图	分布
plot	根据作图对象而异，最简单的是散点图	关系（对散点图），图形不同功能不同
pairs	散点图矩阵	关系
corrgram	相关图	关系

函数	图形	功能
qqplot	QQ图	假设检验
mosai	马赛克图	假设检验
stars	星状图	突出特征
sunflowerplot	向日葵散点图	突出特征
contour	等高图	聚类
heatmap	热图	聚类

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分析数据分布情况的图形绘制

直方图

hist(x, breaks = , freq = , ...)

参数	参数描述
x	数值向量
breaks	分段区间，取值一个向量（各区间端点）或者一个数字（拆分为多少段），或者一个字符串（计算划分区间的算法名称），或者一个函数（划分区间个数的方法）
freq	是否以频数作图。默认TRUE，画出频数直方图 取值FALSE时画频率直方图

条形图

barplot(height, beside = , horiz = , ...)

参数	参数描述
height	数值，数据结构必须是向量或者矩阵
beside	默认值为FALSE，每一列都将给出堆砌的“子条”高度，若beside=TRUE，则每一列都表示一个分组并列
horiz	逻辑值，默认为FALSE，改成TRUE图形变为横向条形图

饼图

pie(x, labels = names(x), radius = 0.8, ...)

参数	参数描述
x	非负的数值向量，x中的值表示饼图切片的区域
labels	标签，一个或多个给切片命名的表达式或者字符串
radius	半径，取值从-1到1，其中数字表示饼图的半径大小，负数表示从180°开始绘制饼图，正数表示从0°开始绘制饼图

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分析数据间关系的图形绘制

分析数据间的关系时，常用散点图和多变量相关矩阵图查看数据间的相关情况。这两种图形都能分析不同数值型特征间的关系。

• 散点图主要通过查看数据分布情况来分析特征间的相关关系
• 多变量相关矩阵图根据两两之间的相关系数来分析两两间的相关关系

散点图

plot(x, y, ...)

参数名称	参数解释
x, y	接收类似向量类型的一维数据。 表示x和y轴对应的数据。无默认值。

多变量相关矩阵图

corrgram(x, order = , lower.panel = , upper.panel = , text.panel = ,diag.panel = , ...)

参数名称	参数解释
x	每行作为一个观测值的数据框或者相关系数矩阵
order	变量排序，默认FALSE，相关矩阵按数据框名对变量排序，当order为TRUE时，相关矩阵将使用主成分分析法对变量重排序，这将使得二元变量的关系模式更为明显
lower.panel	主对角线下方的元素类型
upper.panel	主对角线上方的元素类型
text.panel	取值panel.txt输出的变量名字
diag.panel	控制着主对角线元素类型panel.minmax输出变量的最大最小值