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(a,b,type='b') par(old_par) #应用默认样式 #第三幅图，默认样式 b<-rnorm(10) plot(a,b,type='b')
针对一幅图片有效
a<-c(1:10) b<-rnorm(10) plot(a,b,type='b',lty=2,pch=17)
如下列表为可以设置的键值对
| 参数 | 作用 | 描述 | 列表 |
| pch | 点的符号 | 指定绘制点时使用的符号 |
|
| cex | 符号的大小 | 指定符号的大小。cex是一个数值，表示绘图符号相对于默认 大小的缩放倍数。默认大小为1，1.5表示放大为默认值的1.5倍， 0.5表示缩小为默认值的50%，等等 | |
| lty | 线条类型 |  |
|
| lwd | 线条宽度 | 指定线条宽度。lwd是以默认值的相对大小来表示的（默认值为1）。 例如，lwd=2将生成一条两倍于默认宽度的线条 | |
| col | 默认的绘图颜色。某些函数（如lines和pie）可以接受一个 含有颜色值的向量并自动循环使用。 例如，如果设定col=c("red", "blue")并需要绘制三条线，则 第一条线将为红色，第二条线为蓝色，第三条线又将为红色 | ||
| col.axis | 坐标轴刻度文字的颜色 | ||
| col.lab | 坐标轴标签（名称）的颜色 | ||
| col.main | 标题颜色 | ||
| col.sub | 副标题颜色 | ||
| fg | 图形的前景色 | ||
| bg | 图形的背景色 | ||
| cex | 表示相对于默认大小缩放倍数的数值。 默认大小为1，1.5表示放大为默认值的1.5倍，0.5表示缩小 为默认值的50%，等等 | ||
| cex.axis | 坐标轴刻度文字的缩放倍数。类似于cex | ||
| cex.lab | 坐标轴标签（名称）的缩放倍数。类似于cex | ||
| cex.main | 标题的缩放倍数。类似于cex | ||
| cex.sub | 副标题的缩放倍数。类似于cex | ||
| font | 整数。用于指定绘图使用的字体样式。1=常规，2=粗体，3=斜体， 4=粗斜体，5=符号字体（以Adobe符号编码表示） | ||
| font.axis | 坐标轴刻度文字的字体样式 | ||
| font.lab | 坐标轴标签（名称）的字体样式 | ||
| font.main | 标题的字体样式 | ||
| font.sub | 副标题的字体样式 | ||
| ps | 字体磅值（1磅约为1/72英寸）。文本的最终大小为 ps*cex | ||
| family | 绘制文本时使用的字体族。标准的取值为serif（衬线）、sans（无衬线）和mono（等宽） | ||
| pin | 以英寸表示的图形尺寸（宽和高） | ||
| mai | 以数值向量表示的边界大小，顺序为“下、左、上、右”，单位为英寸 | ||
| mar | 以数值向量表示的边界大小，顺序为“下、左、上、右”，单位为英分*。 默认值为c(5, 4, 4, 2) + 0.1 | ||
标题title
坐标轴axis
参考线abline
图例legend
文本标注text（绘图区域内部添加文字），mtext（图形四个边界添加文字）
补充：R语言利用ggplot画图时调整坐标轴字体大小
利用ggplot画好图，并把它插入到论文中后，你会发现默认的字体大小12pt太小了，与LATEXLATEX中图的caption大小不匹配，为此，你需要在利用ggplot画图的时候一开始就要调整到你需要的大小。
我经过摸索，发现将字体调整为14pt比较合适。
R的具体代码如下所示：
library(ggplot2)
acs = read.csv("newJScs.csv",header=T)
pdf(file="fig13.pdf",family="GB1",pointsize=16)
p <- ggplot(acs,aes(x=factor(grade),y=salary)) + geom_boxplot()
p <- p + xlab("专业技术序列等级") + ylab("固定薪酬（元）")
p + theme(axis.title.x =element_text(size=14), axis.title.y=element_text(size=14))
dev.off()
上面pdf(...)和dev.off()是为了将画出来的图形直接存到pdf矢量图形中的，使画出来的图形是一个pdf文件，你在用LATEXLATEX的时候，可以直接加入pdf格式的图形。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教。
相关推荐
-
详解R语言数据合并一行代码搞定
数据的合并 需要的函数 cbind(),rbind(),bind_rows(),merge() 准备数据 我们先构造一组数据,以便下面的演示 > data1<-data.frame( + namea=c("海波","立波","秀波"), + value=c("一波","接","一波") + ) > data1 namea value 1 海波 一波 2 立波 接 3 秀
-
R语言删除/添加数据框中的某一行/列
假如数据是这样的,这是有一个数据框 > A <- data.frame(姓名 = c("张三", "李四", "王五"), 体重 = c(50, 70, 80), 视力 = c(5.0, 4.8, 5.2)) > A 姓名 体重 视力 1 张三 50 5.0 2 李四 70 4.8 3 王五 80 5.2 删除第一行"张三"的信息 > A <- A[-1,] > A 姓名 体重 视力 2 李
-
R语言导入CSV数据的简单方法
第一.查看读取路径:getwd() ``` getwd() #获取文件存储位置 [1] "E:/R/meta-rbook-examples" #文件位置,如果是自己想要的存储位置可以直接将文件放到这里,如果不是更改路径. `` 第二.修改路径: setwd("E:/R")#设置新的路径`,将文件放入该文件夹中 第三.读取CSV文件: data1<-read.csv("dataset01.csv",as.is = TRUE)#读取文件名为:d
-
R语言实现LASSO回归的方法
Lasso回归又称为套索回归,是Robert Tibshirani于1996年提出的一种新的变量选择技术.Lasso是一种收缩估计方法,其基本思想是在回归系数的绝对值之和小于一个常数的约束条件下,使残差平方和最小化,从而能够产生某些严格等于0的回归系数,进一步得到可以解释的模型.R语言中有多个包可以实现Lasso回归,这里使用lars包实现. 1.利用lars函数实现lasso回归并可视化显示 x = as.matrix(data5[, 2:7]) #data5为自己的数据集 y = as.ma
-
R语言 小数点位数的设置方式
经常用数据分析,有时不同的文件的小数位数不一样,但是我们可以让它们的位数保持一致的,下面的介绍就是设置小数位数. 使用options函数 > options(digits) 默认为7位 > a=0.234333323#9位> a[1] 0.2343333 下面开始设置下 > options(digits=3)> a=0.34434434#8位> a[1] 0.344 看最大的位数 > options(digits=27)Error in options(digit
-
聊聊R语言中Legend 函数的参数用法
如下所示: legend(x, y = NULL, legend, fill = NULL, col = par("col"), border = "black", lty, lwd, pch, angle = 45, density = NULL, bty = "o", bg = par("bg"), box.lwd = par("lwd"), box.lty = par("lty")
-
R语言随机数生成的实现
1. 均匀分布 函数: runif(n, min=0, max=1),n 表示生成的随机数数量,min 表示均匀分布的下限,max 表示均匀分布的上限,若省略参min.max,则默认生成[0,1]上的均匀分布随机数. > q = runif(5,-1,1) > q [1] 0.73539909 0.72895000 -0.04357151 0.81696252 0.50210058 2. 正太分布 函数:rnorm(n, mean=0, sd=1),其中,n 表示生成的随机数数量,mean是正
-
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语言绘图时输出希腊字符上下标及数学公式实现方法
目录 希腊字母 上下标 paste 一个复杂的例子 进阶 数学公式 通常在我们写论文时,所需要的统计图是非常严谨的,里面的希腊字符与上下脚标都必须要严格书写.因此在使用R绘图时,如何在我们目标图中使用希腊字符.上标.下标及一些数学公式呢?在本博客中我们会进行详细的说明. 后面我们都将以一个最简单的绘图为例,只是将其标题进行修改. 希腊字母 使用希腊字符.上标.下标及数学公式,都需要利用一个函数:expression(),具体使用方式如下: plot(cars) title(main = expr
-
R语言绘图如何支持中文
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
-
R语言实现二进制文件读写操作
二进制文件是一个文件,其中包含仅以位和字节形式存储的信息(0和1),它们是不可读的,因为其中的字节转换为包含许多其他不可打印字符的字符和符号,随便我们尝试使用任何文本编辑器读取二进制文件将显示为类似Ø和ð这样的字符. 但是二进制文件必须由特定程序读取才能使用.例如,Microsoft Word程序的二进制文件只能通过Word程序读取到人类可读的形式.这表明,除了人类可读的文本之外,还有更多的信息,如格式化的字符和页码等,它们也与字母数字字符一起存储.最后,二进制文件是一个连续的字节序列. 我们在
-
R语言绘图布局实例讲解
在R语言中,par 函数可以设置图形边距,其中oma 参数设置outer margin, mar 参数设置margin, 这些边距有什么不同呢,通过box函数可以直观的看到 box 默认在当前图形绘制边框,第一个参数which = "plot", 所以在当前图形上绘制边框 which 的值除了plot 之外,还可以选择 figure, inner, outer 接下来分别用不同的值测试一下,为了区分,为不同的边框设置不同的颜色和类型,代码如下: attach(mtcars) plot(
-
R语言对CSV文件操作实例讲解
在 R 语言中,我们可以从存储在 R 语言环境外的文件中读取数据. 我们还可以将数据写入将被操作系统存储和访问的文件. R 语言可以读取和写入各种文件格式,如csv,excel,xml等. 在本章中,我们将学习从csv文件读取数据,然后将数据写入csv文件. 该文件应该存在于当前工作目录中,以便 R 语言可以读取它. 当然我们也可以设置我们自己的目录并从那里读取文件. 获取和设置工作目录 您可以使用getwd()函数检查R语言工作区指向的目录. 您还可以使用setwd(
-
R语言绘图数据可视化Ridgeline plot山脊图画法
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 调整透明度 更改顺序 更改线条形状 今天给大家介绍一下Ridgeline plot(山脊图)的画法. 作图数据如下: Step1. 绘图数据的准备 首先要把你想要绘图的数据调整成R语言可以识别的格式,建议大家在excel中保存成csv格式. Step2. 绘图数据的读取 data<-read.csv("your file path", heade
-
R语言绘图数据可视化pie chart饼图
目录 Step 1. 绘图数据的准备 Step2. 绘图数据的读取 Step3.绘图所需package的调用 Step4. 饼图百分比标签准备 Step5.绘图 今天要给大家介绍的Pie chart(饼图),本来是不打算写这个的,因为用Excel画饼图实在是太方便了.本着能少动一下是一下的懒人原则,是不打算用R画的,再说,本小仙不是掌握了R作图大器ggplot2么,实在需要用的时候我就一句ggplot()+geom_pie()不就搞定了. 结果后来用Excel画饼图调整颜色.大小的时候着实有些崩
-
R语言绘图数据可视化pie chart饼图
目录 Step 1. 绘图数据的准备 Step2. 绘图数据的读取 Step3.绘图所需package的调用 Step4. 饼图百分比标签准备 Step5.绘图 今天要给大家介绍的Pie chart(饼图),本来是不打算写这个的,因为用Excel画饼图实在是太方便了.本着能少动一下是一下的懒人原则,是不打算用R画的,再说,本小仙不是掌握了R作图大器ggplot2么,实在需要用的时候我就一句ggplot()+geom_pie()不就搞定了. 结果后来用Excel画饼图调整颜色.大小的时候着实有些崩
-
R语言绘图学习教程VennDiagram绘制venn
目录 导读 一.模拟输入 二.venn基础图 三.个性化参数调整 四.保存 导读 使用VennDiagram函数包中的venn.diagram函数绘制三数据集venn图. 安装依赖包: # venn图 install.packages("VennDiagram") library(VennDiagram) 一.模拟输入 产生3个含200字符串的数据集 set1 <- paste(rep("word_" , 200) , sample(c(1:1000) , 2