R语言条形图创建方法

条形图表示矩形条中的数据，条的长度与变量的值成比例。 R语言使用函数 barplot() 创建条形图。 R 语言可以在条形图中绘制垂直和水平条。 在条形图中，每个条可以给予不同的颜色。

语法

在 R 语言中创建条形图的基本语法是

  • H 是包含在条形图中使用的数值的向量或矩阵。
  • xlab 是 x 轴的标签。
  • ylab 是 y 轴的标签。
  • main 是条形图的标题。
  • names.arg 是在每个条下出现的名称的向量。
  • col 用于向图中的条形提供颜色。
barplot(H, xlab, ylab, main, names.arg, col)

以下是所使用的参数的描述 -

例

使用输入向量和每个条的名称创建一个简单的条形图。
以下脚本将创建并保存当前 R 语言工作目录中的条形图。

# Create the data for the chart.
H <- c(7,12,28,3,41)

# Give the chart file a name.
png(file = "barchart.png")

# Plot the bar chart.
barplot(H)

# Save the file.
dev.off()

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

条形图标签，标题和颜色

可以通过添加更多参数来扩展条形图的功能。 主要参数用于添加标题。 col 参数用于向条形添加颜色。 name.args 是具有与输入向量相同数量的值的向量，以描述每个条的含义。

例

以下脚本将在当前R语言工作目录中创建并保存条形图。

# Create the data for the chart.
H <- c(7,12,28,3,41)
M <- c("Mar","Apr","May","Jun","Jul")

# Give the chart file a name.
png(file = "barchart_months_revenue.png")

# Plot the bar chart.
barplot(H,names.arg = M,xlab = "Month",ylab = "Revenue",col = "blue",
main = "Revenue chart",border = "red")

# Save the file.
dev.off()

当我们执行上面的代码，它产生以下结果 -

组合条形图和堆积条形图

我们可以使用矩阵作为输入值，在每个条中创建条形图和堆叠组的条形图。
超过两个变量表示为用于创建组合条形图和堆叠条形图的矩阵。

# Create the input vectors.
colors <- c("green","orange","brown")
months <- c("Mar","Apr","May","Jun","Jul")
regions <- c("East","West","North")

# Create the matrix of the values.
Values <- matrix(c(2,9,3,11,9,4,8,7,3,12,5,2,8,10,11),nrow = 3,ncol = 5,byrow = TRUE)

# Give the chart file a name.
png(file = "barchart_stacked.png")

# Create the bar chart.
barplot(Values,main = "total revenue",names.arg = months,xlab = "month",ylab = "revenue",
   col = colors)

# Add the legend to the chart.
legend("topleft", regions, cex = 1.3, fill = colors)

# Save the file.
dev.off()

到此这篇关于R语言条形图创建方法的文章就介绍到这了,更多相关R语言条形图内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

赞 (0)

相关推荐

  • 如何用R语言绘制饼图和条形图

    如何用R语言绘制饼图和条形图

    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

  • R语言利用barplot()制作条形图的各种实例

    R语言利用barplot()制作条形图的各种实例

    前言 函数barplot()可以绘制条形图,其格式为 barplot(height) height是一个向量或者矩阵,使用horiz=TRUE可以生成一个水平的条形图, 例子 1,用条形图统计分类变量的频数 注意条形图常用来统计分类变量每一钟元素的频数,此时可以运用table()进行处理分类变量,其可以统计分类变量的各个元素的频次.处理后的结果为table格式而barplot()可以识别table格式 table()函数可以统计列各种元素出现的次数 counts <- table(Arthrit

  • R语言条形图创建方法

    R语言条形图创建方法

    条形图表示矩形条中的数据,条的长度与变量的值成比例. R语言使用函数 barplot() 创建条形图. R 语言可以在条形图中绘制垂直和水平条. 在条形图中,每个条可以给予不同的颜色. 语法 在 R 语言中创建条形图的基本语法是 H 是包含在条形图中使用的数值的向量或矩阵. xlab 是 x 轴的标签. ylab 是 y 轴的标签. main 是条形图的标题. names.arg 是在每个条下出现的名称的向量. col 用于向图中的条形提供颜色. barplot(H, xlab, ylab, m

  • R语言基础统计方法图文实例讲解

    R语言基础统计方法图文实例讲解

    tidyr > tdata <- data.frame(names=rownames(tdata),tdata)行名作为第一列 > gather(tdata,key="Key",value="Value",cyl:disp,mpg)创key列和value列,cyl和disp放在一列中 -号减去不需要转换的列 > spread(gdata,key="Key",value="Value") 根据value将

  • R语言操作文件方法详解教程

    R语言操作文件方法详解教程

    目录 1. 文件与文件夹列表的读取 2. 新建文件与文件夹 3. 文件与文件夹的删除 4. 查看文件与文件夹是否存在 小练习 由于最近在处理一些真实数据时涉及到嵌套的 .tar.gz 文件的解压,手动一个一个解压过于麻烦.可以使用 shell 脚本或者 bat 脚本来做,但想尝试使用 R 语言对其进行完全解压,这里就需要涉及到对文件与文件夹的一些操作. 网上已经有许多现有教程,这里参考了很多网上的代码,不过会尝试尽量写得更加详细. 整篇文章我们的测试目录结构如下(生成目录结构树,可以直接在当前路

  • R语言箱线图创建实例讲解

    R语言箱线图创建实例讲解

    箱线图是数据集中的数据分布良好的度量. 它将数据集分成三个四分位数. 此图表表示数据集中的最小值,最大值,中值,第一四分位数和第三四分位数. 它还可用于通过绘制每个数据集的箱线图来比较数据集之间的数据分布. R语言中使用boxplot()函数来创建箱线图. 语法 在R语言中创建箱线图的基本语法是 - boxplot(x, data, notch, varwidth, names, main) 以下是所使用的参数的描述 - x是向量或公式. 数据是数据帧. notch是逻辑值. 设置为TRUE以绘

  • R语言常用两种并行方法之snowfall详解

    上一篇博客(R中两种常用并行方法之parallel)中已经介绍了R中常见的一种并行包:parallel,其有着简单便捷等优势,其实缺点也是非常明显,就是很不稳定.很多时候我们将大量的计算任务挂到服务器上进行运行时,更看重的是其稳定性. 这时就要介绍R中的另一个并行利器--snowfall,这也是在平时做模拟时用的最多的一种方法. 针对上篇中的简单例子 首先是一个最简单的并行的例子,这个例子不需要载入任何依赖库.函数.对象等.相对也比较简单: library(snowfall) # 载入snowf

  • R语言绘制条形图及分布密度图代码总结

    R语言绘制条形图及分布密度图代码总结

    目录 条形图 普通条形图 分组簇状条形图 分布密度图 条形图 普通条形图 ggplot(df,],aes(x=group,y=value)) +geom_bar(stat = "identity",width = 0.57) #width是条形宽度 +theme_bw() #去掉灰色的背景 +scale_x_discrete(labels=c("AUC-B","AUC-P")) #x轴分组的标签 +labs(x="time",

  • R语言列筛选的方法select实例详解

    R语言列筛选的方法select实例详解

    目录 前言 1. 数据描述 2. 使用R语言默认的方法:列选择 3. tidyverse的rename函数 4. tidyverse的select函数 5. select函数注意事项 5.1 绝对引用函数 5.2 放到环境变量中 6. 提取h开头的列 7. 提取因子和数字的列 总结 前言 我们知道,R语言学习,80%的时间都是在清洗数据,而选择合适的数据进行分析和处理也至关重要,如何选择合适的列进行分析,你知道几种方法? 如何优雅高效的选择合适的列,让我们一起来看一下吧. 1. 数据描述 数据来

  • R语言柱状图排序和x轴上的标签倾斜操作

    R语言柱状图排序和x轴上的标签倾斜操作

    R语言做柱状图大致有两种方法, 一种是基础库里面的 barplot函数, 另一个就是ggplot2包里面的geom_bar 此处用的是字符变量 统计其各频数,然后做出其柱状图.(横轴上的标签显示不全) t <- sort(table(dat1$L), decreasing = TRUE) #将频数表进行排序 r <- barplot(t, col = "blue", main = "柱状图", ylim = c(0,12), names.arg = di

  • R语言关于随机森林算法的知识点详解

    在随机森林方法中,创建大量的决策树. 每个观察被馈入每个决策树. 每个观察的最常见的结果被用作最终输出. 新的观察结果被馈入所有的树并且对每个分类模型取多数投票. 对构建树时未使用的情况进行错误估计. 这称为OOB(袋外)误差估计,其被提及为百分比. R语言包"randomForest"用于创建随机森林. 安装R包 在R语言控制台中使用以下命令安装软件包. 您还必须安装相关软件包(如果有). install.packages("randomForest") 包&qu

  • R语言常见面试题整理

    尊敬的读者,这些R语言面试题是专门设计的,以便您应对在R语言相关面试中可能会被问到的问题. 根据我的经验,良好的面试官几乎不打算在你的面试中问任何特定的问题,通常都是以如下的问题为开端进一步展开后继的问题. 什么是R语言编程? R语言是一种用于统计分析和为此目的创建图形的编程语言.不是数据类型,它具有用于计算的数据对象.它用于数据挖掘,回归分析,概率估计等领域,使用其中可用的许多软件包. R语言中的不同数据对象是什么? 它们是R语言中的6个数据对象.它们是向量,列表,数组,矩阵,数据框和表. 什

随机推荐