R语言可视化存储矢量图实现方式

目录
  • 1. R 中自带的默认绘图
    • 1) PDF 格式
    • 2) EPS 格式
  • 2. ggplot 绘图
    • 1) PDF 格式
    • 2) EPS 格式

之前写的博客中有提及过如何在 R 语言中绘制矢量图，然后用于论文引用。但没有专门开一篇博客来进行说明比较，这里重新开一篇博客来进行说明。

通常保存为矢量图可能大多数时候是为了论文中的引用，所以格式一般为 EPS, PDF 这两种格式，这里也主要针对这两种格式进行说明。

1. R 中自带的默认绘图

通常我们使用 plot(), lines(), points(), hist() 等一些 R 中自带的绘图工具，如果我们想要将图片储存为矢量图的 PDF 格式应该怎么做呢？

1) PDF 格式

pdf("example1.pdf", width = 4.0, height = 3.0)

plot(rnorm(100), main="Hey Some Data") # 自己的绘图函数
# ...
# ...

dev.off()

非常简单，只需用到 pdf() 函数即可。

2) EPS 格式

setEPS()
postscript("example1.eps", width = 4.0, height = 3.0)

plot(rnorm(100), main="Hey Some Data") # 自己的绘图函数
# ...
# ...

dev.off()

eps 格式相对复杂，需用到 setEPS() 与 postscript() 函数。

2. ggplot 绘图

利用 ggplot 绘制矢量图就相对更加简单了，每种方式都只需在最后加上一行代码即可。

假设我们先利用 ggplot 进行绘图（用例子中的图）：

library(ggplot2)
# Generate some sample data, then compute mean and standard deviation
# in each group
df <- data.frame(
  gp = factor(rep(letters[1:3], each = 10)),
  y = rnorm(30)
)
ds <- plyr::ddply(df, "gp", plyr::summarise, mean = mean(y), sd = sd(y))

# The summary data frame ds is used to plot larger red points on top
# of the raw data. Note that we don't need to supply `data` or `mapping`
# in each layer because the defaults from ggplot() are used.
ggplot(df, aes(gp, y)) +
  geom_point() +
  geom_point(data = ds, aes(y = mean), colour = 'red', size = 3)

1) PDF 格式

这时我们要储存为 PDF 格式的图，只需在上述绘图语句后面运行下述语句即可：

ggsave("example2.pdf", width = 4.0, height = 3.0)

2) EPS 格式

而 EPS 格式需要多一个参数： device = cairo_ps

ggsave("example2.eps", width = 4.0, height = 3.0, device = cairo_ps)

以上就是R语言存储矢量图实现方式的详细内容，更多关于R语言存储矢量图的资料请关注我们其它相关文章！

赞 (0)

相关推荐

  • R语言绘制坐标 保存图片的操作

    R语言绘制坐标 保存图片的操作

    绘制坐标 有时候我们绘制坐标的时候,需要改变坐标轴的定义,我们以日期为横坐标绘制时间序列为例讲解 先列举简单的例子: rnorm(n, mean = 0, sd = 1) n 为产生随机值个数(长度),mean 是平均数, sd 是标准差 . > rnorm(10,1,sd = 2) [1] 1.98984356 -1.93403191 -1.15324772 0.84623524 -0.73123833 -2.77682328 -0.74316683 -0.02913632 -0.800634

  • R语言 实现在循环中输出图片的操作

    今天在循环导出图片时,遇到了一个问题: 使用R语言导出图片的代码: setwd("E://R") jpeg(file="A.jpeg") print(plot(PEO$X, PEO$Y, pch=PEO$S)) dev.off() 但是若是将此代码运用到循环之中,则只会出来一张图A.jpeg 想了好久原因,发现--..!!!! 命名方法不对啊!!! 只有一个名字!!!当然不行啊!!! 于是搜索如何循环命名- 找到了老朋友paste() yourfilename=pa

  • R语言绘图样式设置操作(符号,线条,颜色,文本属性)

    R语言绘图样式设置操作(符号,线条,颜色,文本属性)

    设置图像样式有两种方法,一种是全局修改,一种只针对一幅图片有效. 全局修改 a<-c(1:10) #全局修改 old_par<-par(no.readonly=TRUE) #记录默认样式到变量old_par中 par(lty=2,pch=17) #设置线型lty=2虚线,pch=17实心三角形,键值对的方式进行设置 #第一幅图,已经和默认样式不一样了 b<-rnorm(10) plot(a,b,type='b') #第二幅图,和第一幅图样式一样 b<-rnorm(10) plot(

  • R语言绘制Vonoroi图

    R语言绘制Vonoroi图

    deldir包绘制Voronoi图 #install.packages("deldir") library(deldir) # data set.seed(1) x <- runif(60) y <- runif(60) # Calculate Voronoi Tesselation and tiles tesselation <- deldir(x, y) tiles <- tile.list(tesselation) plot(tiles, pch = 19

  • R语言可视化存储矢量图实现方式

    目录 1. R 中自带的默认绘图 1) PDF 格式 2) EPS 格式 2. ggplot 绘图 1) PDF 格式 2) EPS 格式 之前写的博客中有提及过如何在 R 语言中绘制矢量图,然后用于论文引用.但没有专门开一篇博客来进行说明比较,这里重新开一篇博客来进行说明. 通常保存为矢量图可能大多数时候是为了论文中的引用,所以格式一般为 EPS, PDF 这两种格式,这里也主要针对这两种格式进行说明. 1. R 中自带的默认绘图 通常我们使用 plot(), lines(), points(

  • R语言可视化ggplot2绘制24小时动态血糖图

    R语言可视化ggplot2绘制24小时动态血糖图

    目录 数据格式 创建等距时间序列的方法(分钟) 画图代码 数据格式 sample=read.csv("sample.csv",header = T,stringsAsFactors = F)head(sample) 创建等距时间序列的方法(分钟) time=strptime("00:00:00","%H:%M:%S")+300*0:287 #没有填日期的时候,默认日期为今天 画图代码 #time首先要转换成 POSIXct 格式, 下面的brea

  • R语言学习之线图的绘制详解

    R语言学习之线图的绘制详解

    目录 线图 单线图 多线图 横轴文本线图 线图 线图是反映趋势变化的一种方式,其输入数据一般也是一个矩阵. 单线图 假设有这么一个矩阵,第一列为转录起始位点及其上下游5 kb的区域,第二列为H3K27ac修饰在这些区域的丰度,想绘制一张线图展示. profile="Pos;H3K27ac -5000;8.7 -4000;8.4 -3000;8.3 -2000;7.2 -1000;3.6 0;3.6 1000;7.1 2000;8.2 3000;8.4 4000;8.5 5000;8.5"

  • R语言corrplot相关热图分析美化示例及详细图解

    R语言corrplot相关热图分析美化示例及详细图解

    目录 介绍 1.加载包 2.加载数据 3.绘图 4.个性化设置聚类方法 5.个性化添加矩阵 6.颜色设置 介绍 R corrplot包 提供了一个在相关矩阵上的可视化探索工具,该工具支持自动变量重新排序,以帮助检测变量之间的隐藏模式. corrplot 非常易于使用,并在可视化方法.图形布局.颜色.图例.文本标签等方面提供了丰富的绘图选项.它还提供 p 值和置信区间,以帮助用户确定相关性的统计显著性. corrplot()有大约50个参数,但最常见的参数只有几个.在大多数场景中,我们可以得到一个

  • R语言绘制饼状图代码实例

    R语言绘制饼状图代码实例

    R编程语言有许多库来创建图表和图表. 饼图是将值表示为具有不同颜色的圆的切片. 切片被标记,并且对应于每个片的数字也在图表中表示. 在R语言中,饼图是使用pie()函数创建的,它使用正数作为向量输入. 附加参数用于控制标签,颜色,标题等. 语法 使用R语言创建饼图的基本语法是 pie(x, labels, radius, main, col, clockwise) 以下是所使用的参数的描述 x是包含饼图中使用的数值的向量. labels用于给出切片的描述. radius表示饼图圆的半径(值-1和

  • R语言模拟疫情传播图RVirusBroadcast展示疫情数据

    R语言模拟疫情传播图RVirusBroadcast展示疫情数据

    目录 前言 效果展示 小结 参考 附录:RVirusBroadcast代码 前言 前几天微博的一个热搜主题是**“计算机仿真程序告诉你为什么现在还没到出门的时候!!!”**,该视频用模拟的疫情数据告诉大家“不要随便出门(宅在家)”对战胜疫情很重要,生动形象,广受好评. 所用的程序叫VirusBroadcast,源码已经公开,是用Java写的.鉴于画图是R语言的优势,所以笔者在读过源码后,写了一个VirusBroadcast程序的R语言版本,暂且叫做RVirusBroadcast.与VirusBr

  • R语言实现PCA主成分分析图的示例代码

    R语言实现PCA主成分分析图的示例代码

    目录 简介 开始作图 1. PCA 分析图本质上是散点图 2. 为不同类别着色 3. 样式微调 简介 主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种无监督的数据降维方法,通过主成分分析可以尽可能保留下具备区分性的低维数据特征.主成分分析图能帮助我们直观地感受样本在降维后空间中的分簇和聚合情况,这在一定程度上亦能体现样本在原始空间中的分布情况,这对于只能感知三维空间的人类来说,不失为一种不错的选择. 再举个形象的栗子,假如你是一本养花工具宣传册的摄影师,你正在

  • R语言可视化开发forestplot根据分组设置不同颜色

    R语言可视化开发forestplot根据分组设置不同颜色

    目录 分组设置颜色 给每行增加辅助线 分组设置颜色 library(forestplot) fn <- local({ i = 0 function(..., clr.line, clr.marker){ i <<- i + 1 if(i%%4==3){fpDrawNormalCI(..., clr.line = "#000000", clr.marker = "#00B9BF")} #4组中的第3组 else if(i%%4==0){fpDraw

  • 如何改变R语言默认存储包的路径

    怎么更改R中包的存储路径呢? 方法一 可以在R里面用如下命令 .libPaths("C:/Program Files/R/R-3.3.1/library") 方法二 在安装某一个包得时候用如下命令 install.packages("thepackage",lib="/path/to/directory/with/libraries") 补充:如何永久改变R中 .libPaths()?R语言修改 libPath包的储存路径 写在前面 我们有时候新

  • R语言-在一张图上显示多条线的实现

    R语言-在一张图上显示多条线的实现

    查询百度之后,发现在R上一次显示多张图的函数很多,比如layout()或者分屏函数,但是这些都不是我想要的结果. 之后,发现了line()函数可以保留原来图片继续作图,在括号中填入所需画图的部分即可(我是将一个矩阵作图). 先运行plot()函数,再注释掉plot()函数运行line()函数即可. 效果如下: 补充:R语言:在同一张图作不同曲线 R语言将两条曲线作在同一张图的方法是 library(ggplot2) year<-c(1993,1998,2003,2008) Res<-c(0.0

随机推荐