R語言(繪圖入門)

原文連結：https://wklchris.github.io/R-plotting-basic.html

R 的繪圖功能一直為業內所津津樂道。用了 Python 的 matplolibt 和 R 的 ggplot2 後，我再也不想用 MATLAB 畫圖了。

我現在這裡先給出本博文用到的包：

library(Hmisc)

Loading required package: lattice
Loading required package: survival
Loading required package: Formula
Loading required package: ggplot2

Attaching package: 'Hmisc'

The following objects are masked from 'package:base':

format.pval, round.POSIXt, trunc.POSIXt, units

library(vioplot)

Loading required package: sm
Package 'sm', version 2.2-5.4: type help(sm) for summary information

使用 dev.new() 命令新建一個圖片視圖，這樣你可以輸出多個圖片到屏幕，而不是讓之後輸出的覆蓋之前的圖形。關於 dev.next(), dev.prev(), dev.set() 及 dev.off() 等內容，參考 help(dev.cur).

基本的繪圖類型有以下幾種，使用 type= 參數指定：

p：僅數據點，默認值。

l：僅線段

b：線段與點

c：僅線段，但點的位置留出空白

o：線段與點，但線段會延伸到點內部

h：直方圖風格，即帶豎直密度線

s：階梯圖

S：其他特殊情況

n；不繪製圖形。用於指定標題、坐標軸名稱的情況

將畫圖的內容輸出到文件，可以指定路徑，不指定就輸出到當前工作目錄。例如輸出 pdf：

pdf("plot.pdf")
plot(c(1, 2, 3), c(3, 4, 2))
dev.off()

除了 pdf() 外，其他可用的輸出格式對應函數：

例子。詳細的參數在下文討論。

x <- 1:4y <- c(2, 4, 3, 1)plot(x, y, type="b")

繪圖參數：par()

函數 par() 用來獲取當前圖形的參數。如果加入 no.readonly=TRUE, 表示該參數列表是非只讀的，即用戶可以進行修改。例如對於上圖，我們獲取其參數，進行更改後再傳到新的圖中（pch 參數可能有些費解，我們在下文討論）：

# 方法一：類交互式的更改方法opar <- par(no.readonly=T)par(pch=17) # 更改點樣式plot(x, y, type="b")par(opar)# 方法二：部分繪圖參數支持直接傳入參數# plot(x, y, type="b", pch=17)

點樣式、線寬與線型

參數可選值pch 點樣式0空方塊，1空圓，2空三角，3加號，4乘號，5斜空方塊，6空倒三角，7叉方塊，8星號，9斜叉方塊，10圈加號，11六芒星，12田，13圈乘號，14加框尖角，15方塊，16圓點，17三角，18斜方塊，19帶邊線圓點，20帶邊線2/3圓點，21填充圓，22填充方塊，23填充斜方塊，24填充三角，25填充倒三角。cex 點大小數字，例如 0.5。lty 線型1實線，2短虛線，3點線，4點劃線，5長虛線，6長短劃線。lwd 線寬數字。

注: pch = 19 相比 pch = 16，主要體現在 lwd 與 cex 不同時，帶邊線圓點的尺寸較大。

調整顏色的參數有：

col: 繪圖顏色。

col.axis：坐標軸刻度顏色。

col.lab：坐標軸名稱顏色。

col.main：圖形標題顏色。

col.sub：副標題顏色。

fg：圖形前景色。

bf：圖形背景色。

指定顏色的方式有如下幾種：

數字下標：col=1

名稱：col=」white」

十六進位值：col=」#FFFFFF」

標準化RGB/HSV值：col=rgb(0,1,1)/hsv(0,0,1)

至於 R 支持的顏色名稱，多達 600 餘種，這裡給出一些我認為常見的：

OutputColors <- function(color.names, titleStr="", showText=F) {
plot(1,1, axes=F, xlim=c(0, 6), ylim=c(0, 6), main=titleStr, xlab="", ylab="")
for (i in c(1:5)) {
for (j in c(1:5)) {
par(new=T)
plot(i, 6-j, cex=3, xlim=c(0, 6), ylim=c(0, 6), axes=F,
main="", xlab="", ylab="", pch=19,
col=color.names[(i-1)*5+j])
if (showText) {
text(i, 6-j-0.1, pos=1, color.names[(i-1)*5+j])
}
}
}}colorLst <- c("white", "red", "green", "blue", "brown",
"cyan", "gold", "gray", "plum", "magenta",
"orange", "purple", "yellow", "black", "violet",
"darkblue", "darkgreen", "darkred", "darkgray", "dimgray",
"lightblue", "lightgreen", "lightgray", "orchid", "pink")OutputColors(colorLst, "25 Useful Colors", T)

R 中還有其他方式可以生成一系列的顏色，比如：

par(mfrow=c(2 ,3))OutputColors(rainbow(25), "Rainbow")OutputColors(heat.colors(25), "HeatMap")OutputColors(terrain.colors(25), "TerrainMap")OutputColors(topo.colors(25), "Topo")OutputColors(cm.colors(25), "CM")# 灰度：需要標準化OutputColors(gray(1/25*c(0:25)), "Gray")

從上文可以看出端倪，標籤與標題參數有：

標題/副標題：title/sub

坐標軸標題：xlab/ylab

在標題中使用上文介紹的參數：

title(main="My Title", col.main="red",
sub="My Subtitle", col.sub="blue",
xlab="My X label", ylab="My Y label",
col.lab="green", cex.lab=0.75)

要定義它們的字體，可添加的參數有：

參數含義cex基礎縮放倍數cex.axis坐標軸刻度的縮放倍數cex.lab坐標軸標題的縮放倍數cex.main圖形標題的縮放倍數cex.sub圖形副標題的縮放倍數font字體樣式。1常規，2加粗，3加斜，4加粗加斜，5符號字體font.axis坐標軸刻度的字體樣式font.lab/ main/ sub類推ps字體磅值。文字的最終大小為 cex * psfamily字族。例如 serif襯線, sans無襯線, mono等寬

字族的使用需要注意：Windows 中，等寬映射為 Courier New，襯線 Times New Roman，無襯線 Arial。你可以使用 windowsFonts() 函數來更改或者創建映射，例如我個人常用的 DejaVu 等寬字體：

windowsFonts(
M=windowsFont("DejaVu Sans Mono"))plot(1, 1, type="n")# 字體示例text(1, 1.05, paste("DejaVu Sans Mono\n",
"0123456789!@#$%^&*()[]{}:;,.<>'/?`~",
"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz",
"ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ",
sep="\n"), pos=1, family="M")

如果你需要將圖片輸出到 pdf，這個參數也是可以使用的：

pdf(file="filename.pdf", family="M")

參數 pin 用於指定圖形尺寸（英寸），例如 pin=c(4, 3) 表示 4 英寸寬 3 英寸高。

用 mai()/mar() 依次指定下左上右四個方向的邊距，單位分別是英寸與英分。默認是 mar(c(5, 4, 4, 2)) + 0.1

函數 side() 用於自定義坐標軸：

axis(side, at=, labels=, pos=, lty=, col=, las=, tck=, ...)

如果想使用次要刻度，請安裝 Hmisc 包。次要刻度的長度將會是主刻度的 tick.ratio 倍。

網格線使用 abline() 命令，並分別用 h/v 指定網格線是豎直還是水平。

# 需要加載：library(Hmisc)plot(1:3, 1:3, type="b", xlim=c(0, 4), ylim=c(0, 4))minor.tick(nx=2, ny=4, tick.ratio=0.5)abline(v=seq(0, 4, 0.5), h=seq(0, 4, 0.25), lty=2, col="darkred")

命令 legend() 用於添加圖例。

legend(location, legend, [title=, ...])

參數含義：

例子參見「直方圖」一節的最後一例。

主要有兩個函數：text() 與 mtext()。前者向繪圖區添加標註，後者向圖形的邊界添加標註。

text(location, "string", pos, ...)
mtext("string", side, line=n, ...)

可以參考「標籤和標題文本」一節的例子。其中：

類似 LaTeX 的標註方式，不過實質上仍有一些區別：

代碼效果代碼效果代碼效果x%+-%yx±yx±yx%/%yx÷yx÷yx%*%yx×yx×yx%.%yx⋅yx⋅yx[i]xixix^2x2x2x%prop%yx∝yx∝ysqrt(x, y)y√xxyx!=yx≠yx≠yx%~~%yx≈yx≈yx%=~%yx≅yx≅yx%==%yx≡yx≡y

部分字體相關的命令：

plain(x)：正體

italic(x)：義大利字族（加斜）

bold(x)：加粗

bolditalic(x)：加斜加粗

underline(x)：下劃線

疊加繪圖最簡單的方法，就是使用繪圖的 new=TRUE：

plot( ... )plot( ... , new=TRUE) # 記得用 axes=FALSE 將坐標軸、標籤、標題隱藏掉

如果想要添加額外的點、線，使用 points() 命令與 lines() 命令。以及上面提到的參考線 abline() 命令：

plot(1:3, c(1,3,2), type="b", pch=2)points(1:3, seq(1.5, 2.5, 0.5), col="blue", pch=16)lines(1:3, seq(1.5, 2.5, 0.5), col="red")abline(v=1.5, h=2.25, lty=2,col="purple")

函數 layout() 是一個強大的命令。例如：

layout(matrix(c(1,1,2,3), 2, 2, byrow = TRUE))

就指定了圖 1 佔用第一行，圖 2 和 3 共用第二行。也可以用 widths=/heights= 參數指定各列寬/各行高之間的比例：

tmp <- c(rep("Cat", 3), rep("Dog", 4), rep("Rabbit", 2))dt <- table(tmp)layout(matrix(c(1, 1, 2, 3), 2, 2, byrow = TRUE),
widths=c(3, 1), heights=c(1, 2))barplot(dt)barplot(dt)barplot(dt)

前文介紹過的 par() 中的 mfrow= 參數也是一個控制子圖的方式。下例是兩行兩列的子圖：

opar <- par(no.readonly=TRUE)
par(mfrow=c(2,2))
plot(...) # 圖 1，左上
plot(...) # 圖 2，右上
plot(...) # 圖 3，左下
plot(...) # 圖 4，右下
par(opar)

這種方式支持你以任何的位置、組合任意的圖形。它比規整的 layout() 更加靈活。以下不使用 0.8 而使用 0.65 是為了看上去更緊湊。

opar <- par(no.readonly=TRUE)par(fig=c(0, 0.8, 0, 0.8)) # 主圖：橫向範圍與縱向範圍（左下為原點）barplot(dt)par(fig=c(0, 0.8, 0.65, 1), new=TRUE) # 上方的圖。注意 new 參數barplot(dt, axes=F)par(fig=c(0.65, 1, 0, 0.8), new=TRUE) # 右側的圖barplot(dt, axes=F, names.arg="")

直接上例子。

tmp <- c(rep("Cat", 3), rep("Dog", 4), rep("Rabbit", 2))dt <- table(tmp)barplot(dt, main="Title of Barplot", xlab="Pets", ylab="Number",
col="green", border="blue", density=c(5, 15, 25),
names.arg=paste("Pet", 1:3, sep=" "))

並不推薦的統計圖類型，因此 R 中的功能也很有限。

pie(x, labels=, ...)

dt <- 1:4lbl <- c("A", "B", "C", "D")pie(dt, labels=paste(lbl, " ", round(dt/sum(dt)*100), "%", sep=""),
col=topo.colors(length(lbl)), main="Pie Chart with Percentage")

直方圖表示的是一維的數據（連續型）特徵，縱軸是其在對應橫軸區間內的頻數或者頻率。

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

其中 freq 參數默認指定縱軸為頻數而不是頻率，break 用於指定橫軸上分組的個數。

set.seed(123)dt <- rnorm(100, mean=0, sd=1)par(mfrow=c(1,2))# 左圖：頻率直方圖，以及軸須圖hist(dt, freq=F, breaks=10, col="cyan", main="Hist fig 1")rug(jitter(dt)) # 如果有許多相同值，參數 amount=0.01 可將其隨機化lines(density(dt), col="purple", lwd=2)# 右圖：頻數直方圖，以及正態密度曲線h.plot <- hist(dt, breaks=10, col="lightgreen", main="Hist fig 2")xfit <- seq(min(dt), max(dt), length.out=40)yfit <- dnorm(xfit, mean=mean(dt), sd=sd(dt))yfit <- yfit*diff(h.plot$mids[1:2])*length(dt)lines(xfit, yfit, col="blue", lwd=2)box()

軸須圖是一種一維的數據呈現，而上面的左圖中的密度曲線是一種核密度估計。要比較核密度圖，參考 sm 包的 sm.density.compare() 函數。如果只是要繪製，使用 density() 函數輔助即可：

plot(density(dt), main="Kernel Denisty")polygon(density(dt), col="lightgreen", border="blue", lwd=2) # 繪製多邊形的函數# 疊加正態曲線xfit <- seq(min(dt), max(dt), length.out=40)yfit <- dnorm(xfit, mean=mean(dt), sd=sd(dt))lines(xfit, yfit, col="red", lwd=2)legend("topright", lty=c(1,1), col=c("blue", "red"),
legend=c("Kernel Density", "Normality Curve"))

或者叫箱線圖、盒須圖。它描述了連續變量的五個特徵參數：

fig <- boxplot(dt, main="Box Plot")paras <- c("Min", "25 percentile", "Mean", "75 percentile", "Max")text(1.25, fig$stats, paras, pos=4)text(0.9, fig$out, "Abnormal Points", pos=2)

如果是 dataframe 數據集中的類別型變量 A ，使用如下語句生成並列箱形圖：

boxplot(y~A, data=dataframe)

如果將公式改寫成 y~A*B，那麼會將類別型變量 A 和 B 的各水平兩兩組合，再生成箱形圖。

其他參數：

varwidth=F/T：為 TRUE 時，箱形圖的寬度與樣本數的算術平方根成正比。

horizontal=F/T：為 TRUE 時，箱形圖被橫置。

notch=F/T：為 TRUE 時，箱形圖在繪製時會顯示「凹槽」。

df <- data.frame(x=dt, type=NA)df <- df[order(df$x),]df$type <- c(rep("Smaller", 50), rep("Larger",50))boxplot(x ~ type, data=df, col="darkgray", main="Boxplot")

最後再提一下箱形圖與核密度圖的一個結合體：小提琴圖（violin plot）。這種圖的繪製需要 vioplot 包。

在小提琴圖中，核密度曲線被豎直放置，並對稱地顯示於數據軸的兩側：

# 需要加載：library(vioplot)vioplot(df$x[df$type == "Larger"], df$x[df$type == "Smaller"],
names=c("L", "S"), col="gold")

用於在水平刻度上繪製大量標籤。本例選自參考書目同名章節。各參數：

groups：選定一個因子，作為分組依據。

gcolor：各組標籤的顏色。

# mtcars 是 R 預裝的數據集，其 cyl 變量有三個水平x <- mtcars[order(mtcars$mpg),]x$cyl <- factor(x$cyl)x$color[x$cyl==4] <- "red"x$color[x$cyl==6] <- "blue"x$color[x$cyl==8] <- "darkgreen"dotchart(x$mpg,
labels = row.names(x),
cex=.7,
groups = x$cyl,
gcolor = "black",
color = x$color,
pch=19,
main = "Gas Mileage for Car Models\ngrouped by cylinder",
xlab = "Miles Per Gallon")

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