R语言作图之density plot(密度图)的制作步骤

plot()函数在R语言画图中位置十分重要,现在就对其具体用法做一个总结. 基本用法: plot(x=x轴数据,y=y轴数据,main="标题",sub="子标题",type="线型",xlab="x轴名称",ylab="y轴名称",xlim = c(x轴范围,x轴范围),ylim = c(y轴范围,y轴范围)) 示例代码为: plot(c(1:6),c(1:6),main="test"

先给大家介绍下R语言入门:直方图histogram的绘制,具体内容如下所示: 直方图和条形图最大的不同则是直方图可以用于显示出一个数据的频数,具有统计的作用,我们下面来看一一看直方图在R语言当中是如何绘制的吧! 首先创建一系列的数据: h<-c(4,6,3,46,3,5,7,8,3,4,3,4,5) 创建完之后将这个数据纳入到直方图histogram的绘制函数hist()当中,如下所示: hist(h,xlab = "number'scale",ylab="Right&

散点图是将所有的数据以点的形式展现在直角坐标系上,以显示变量之间的相互影响程度,点的位置由变量的数值决定,每个点对应一个 X 和 Y 轴点坐标. 散点图可以使用 plot() 函数来绘制,语法格式如下: plot(x, y, type="p", main, xlab, ylab, xlim, ylim, axes) x 横坐标 x 轴的数据集合 y 纵坐标 y 轴的数据集合 type:绘图的类型,p 为点.l 为直线, o 同时绘制点和线,且线穿过点. main 图表标题. xlab.

最近小仙同学很是烦恼,本以为自己已经掌握了ggplot2作图的语法,用read.csv(), ggplot()+geom_point()/boxplot()/violinplot()-就可以画遍天下图表,结果却发现到真正画图的时候,还是会出现不少的小问题. 比如小仙最近要画一个直方图,最开始用hist()函数试了一下,看了下形状, 好像因为数据取值范围跨度太大(最大值104,724,最小值30),这个图画出来有点丑,于是决定用ggplot美化一下. 调整之后好看是好看了,但是大家有没有看出什么不

R 语言提供来大量的库来实现绘图功能. 饼图,或称饼状图,是一个划分为几个扇形的圆形统计图表,用于描述量.频率或百分比之间的相对关系. R 语言使用 pie() 函数来实现饼图,语法格式如下: pie(x, labels = names(x), edges = 200, radius = 0.8, clockwise = FALSE, init.angle = if(clockwise) 90 else 0, density = NULL, angle = 45, col = NULL, bor

不同系统的字体库目录: Linux 一般在 /usr/share/fonts 下,我们可以使用 fc-list 命令查看: # fc-list /usr/share/fonts/truetype/dejavu/DejaVuSerif-Bold.ttf: DejaVu Serif:style=Bold /usr/share/fonts/truetype/dejavu/DejaVuSansMono.ttf: DejaVu Sans Mono:style=Book /usr/share/fonts/t

要绘制一张赏心悦目的统计图表,坐标轴的设置至关重要.在R语言底层作图中,对坐标轴的调整主要通过调整plot函数.axis函数和title函数的一系列参数完成. plot(x,y, ...) axis(side,at = NULL, labels = TRUE, tick = TRUE, line = NA, pos= NA, outer = FALSE, font = NA, lty = "solid", lwd = 1, lwd.ticks = lwd, col = NULL,col

什么是R语言 R语言是一个开源的数据分析环境,起初是由数位统计学家建立起来,以更好的进行统计计算和绘图,这篇wiki中包含了一些基本情况的介绍.由于R可以通过安装扩展包(Packages)而得到增强,所以其功能已经远远不限于统计分析,如果感兴趣的话可以到官方网站了解关于其功能的更多信息. 至于R语言名称的由来则是根据两位主要作者的首字母(Robert Gentleman and Ross Ihaka),但过于简短的关键词也造成在搜索引擎中很不容易找到相关的资料.不过这个专门的搜索网站可以帮到你.

上次分享了小提琴曲线(violin plot)的作图方法,今天小仙同学给大家介绍一下如何用R画出漂亮的密度图(density plot). Step1. 绘图数据的准备 首先还是要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,把excel保存成csv格式. 数据的格式如下图:一列表示一种变量,第一行是列名 Step2. 绘图数据的读取 data<-read.csv("your file path", header = T) #注释:header=T表示数据中的第一行是列名,如果没

目录 Step1.绘图数据的准备 Step2.绘图数据的读取 Step3.绘图所需package的安装.调用 Step4.绘图 Step5.美化 老铁们,许久未见啦.顺便说一下,最近可不是小仙同学偷懒哟,电脑上个月送修今天刚刚拿回来(想买联想Yoga的同学先问问自己会不会拆电脑换排线,我买的这台用了一个月,送修也用了一个月 ).最近我可攒了个大招呢,先来看看下面这张图,有没有很眼熟呢? 这张图在开始介绍R语言的时候就出现过啦,不过小仙同学当时并不知道怎么画.今天可以秀一把啦. Step1. 绘图

点图简介 点图又叫Cleveland dot plot,克利夫兰点图.可以在水平线上绘制大量的点,更好的表示点之间的关系.强调数据的排序展示以及数据之间的差距. 点图一般是横向展示,所以y轴为类别型变量,x轴为需要展示的数据值. dotchart函数 dotchart(x, labels = NULL, groups = NULL, gdata = NULL, ann = par("ann"), xaxt = par("xaxt"), frame.plot = TR

目录 引言 一 需要安装和导入的包 二 使用函数及参数 三 知道各个数据集的个数以及重叠(交叉)的个数 2.1 两个已知数据集的韦恩图 2.2 三个已知数据集的韦恩图 四 根据数据集合绘制韦恩图 4.1 四个数据集合 4.2 五个数据集合 引言 本版块会持续分享一些常用的结果展示的图形. 在得到数据之后,我们经常会用到维恩图来展示各个数据集之间的重叠关系.本文简单的介绍R语言中的VennDiagram包绘制数据集的维恩图. 一 需要安装和导入的包 install.packages("VennDi

目录 Step1.绘图数据的准备 Step2.绘图数据的读取 Step3.绘图所需package的安装.调用 Step4.绘图 Step5.美化 又是一个好久不见,朋友们你们最近还好吗!最近小仙同学刚经历了人生中的一个重要的里程碑——延毕.在预料之中.又如期而至的两个字,小仙心里也是很复杂,可终究跟“毕业”二字沾了边,就当它是好事啦! 今天要给大家介绍的是气泡矩阵图,要模仿的图形如下.小仙同学一直有一个困惑:什么样的数据应该画什么类型的图,才能精确地展示数据表达出自己的意思?对于气泡矩阵图,小仙

目录 前言 加载R包,数据 ggplot2绘制 gganimate 动态 参考资料 前言 介绍一个主要用于绘制动画的ggplot2的扩展包---gganimate包. Hans Rosling的关于“New Insights on Poverty”的TED演讲绝对是对我影响最大的几个TED之一,原来数据可以这样展示,,,可视化可以这样炫,,,故事可以这样讲... 下面尝试使用 gganimate 包和 gapminder 数据集,实现类似可视化过程. 加载R包,数据 #R包安装 install.

常用统计作图函数汇总 plot() hist() 直方图 stem() 茎叶图 boxplot() 箱线图(盒形图) coplot() 协同图 qqnorm() 正态qq图 qqplot() 两总体qq图 1. 高级低级图形函数的常用选项 高.低级图形函数概述 高级图形函数可以迅速简便地绘制常见类型的图形,但是,某些情况下你可能希望绘制一些有特殊要求的图形.比如,你希望坐标轴按照自己的设计绘制,在已有的图上增加另一组数据,在图中加入一行文本注释,绘出多个曲线代表的数据的标签,等等. 低级图形函数

上一次小仙同学分享了 facet violin plot的画法,最后还卖了个关子,给大家留了个悬念.科研文章的插图通常要求比较高,不仅要精准地展示出数据,选对图表类型,还需要简洁优美(?翻译成人话就是,同样的数据能不能多“卖”几分,就看图够不够高大上啦).小仙同学在画图的时候遇到的一个问题就是,RStudio直接导出的图,怎么这么不清晰?为什么教程里别人的图都那么清晰呢?这时候可能就有同学就会说,这还不简单,直接导出矢量图不就可以了吗? 我们来看下,RStudio可以导出的图片格式有这么几种,小