R語言基礎繪圖barplot與各種條形圖(1)

此篇主要介紹一下R語言繪製各式的條形圖；需要對R語言有一定的了解，只要有興趣，學習很簡單。

R語言繪圖系統:

    R語言實際上由兩大繪圖系統，基礎繪圖系統以及grid繪圖系統，現在介紹的都是基於基礎繪圖系統進行作圖，基於grid繪圖系統的lattice包以及ggplot2包以後會介紹（有興趣可以去網上先找找看，教程有很多）。

條形圖適用：

第一，針對離散數據：

比如小明的數學，語文，英語，成績分別為80，90，70，那麼用條形圖可以完美展示，一行代碼，非常簡單；

barplot(c(80,90,70),names.arg = c("數學","語文","英語")
現在小紅的成績也出來了，成績分別為88，95，60；代碼也很簡單，只是添加了顏色和圖例；
library(RColorBrewer) #顏色面板mycol<- brewer.pal(7,"Set3")#barplot(rbind(c(80,90,70),c(88,95,60)),beside = T,names.arg = c("數學","語文","英語"),col=c(mycol[3],mycol[4]))#添加顏色par(xpd=T)legend(8,100,legend = c("xiaoming","xiaohong"),cex=.6,fill =c(col=c(mycol[3],mycol[4])),pt.cex = .5,bty="n")#添加圖例
如果想要展示每個柱子的數值呢，仔細觀察，barplot是沒有x軸信息的，玄機就在barplot函數的返回值裡面，用mypos接受barplot返回值，mypos包含的數值就是每個柱子的中間部位對應的橫坐標值，然後利用text添加就很簡單了；
library(RColorBrewer) #顏色面板mycol<- brewer.pal(7,"Set3")#mypos <- barplot(rbind(xiaoming,xiaohong),beside = T,names.arg = c("數學","語文","英語"),col=c(mycol[3],mycol[4]))#添加顏色par(xpd=T)legend(8,100,legend = c("xiaoming","xiaohong"),cex=.6,fill =c(col=c(mycol[3],mycol[4])),pt.cex = .5,bty="n")#添加圖例text(t(mypos),c(xiaoming,xiaohong)+5,c(xiaoming,xiaohong))#添加數值
也可以橫著放，疊著放。。。
barplot(rbind(c(80,90,70),c(88,95,60)),beside = T,names.arg = c("數學","語文","英語"),col=c(mycol[3],mycol[4]),horiz =T)#橫著放barplot(rbind(c(80,90,70),c(88,95,60)),names.arg = c("數學","語文","英語"),col=c(mycol[3],mycol[4]))#疊著放
然後畫出我們封面圖的代碼就很簡單了，添加點，添加線就好了；
set.seed(100)mycolor <- brewer.pal(7, "Set3") myvalue <- runif(7,10,50)xpos <- barplot(myvalue,col=mycolor,names.arg = letters[1:7],ylim=c(0,45))points(xpos,myvalue+2,pch=3,col=mycolor)points(xpos,myvalue+2,pch=19,col=mycolor)lines(xpos,myvalue,lwd=2,lty=2)
第二，針對論文中常見的均值加減標準誤：
a. 均值加減標準誤表示多次抽樣的均值的離散程度，主要表示抽樣誤差；
b. 均值加減標準差表示一次抽樣，數據的離散程度；
c. 還有人用均值加減2倍或3倍標準誤，都可以；
幾種方式在論文中都有人在用，此處我們用標準誤作為誤差棒繪製的數據；
例如小明第一次模擬試各門成績為88,89,99,90；第二次模擬考試各門成績為90,79,60,93；用條形圖來展示兩次數據：
標準誤計算為: 標準差/sqrt(n)
chengji_1 <- c(88,89,99,90)chengji_2 <- c(90,79,60,93)se_1 <- sd(chengji_1)/sqrt(4) #計算標準誤se_2 <- sd(chengji_2)/sqrt(4)mean_1 <- mean(chengji_1) #計算均值mean_2 <- mean(chengji_2)
有了前面的條形圖基礎，此處就很簡單了，誤差棒繪製用R中的arrows就可以了；
mypos <- barplot(main="成績",c(mean_1,mean_2),col=c(mycol[1],mycol[2]),names.arg = c("模擬1","模擬2"))arrows(x0 = mypos,y0 = c(mean_1-se_1,mean_2-se_2),x1 = mypos,y1 = c(mean_1+se_1,mean_2+se_2),code=3,angle = 90,length = 0.07)
缺點：條形圖的缺點是不能反應數據分布，比如一個柱子只能反應一個數據，或者一組數據的平均數，反應數據分布的話箱線圖是個很好的選擇，後面再說。
最後放個進階版條形圖，圖片看著簡單，邏輯還是比較複雜的：
y <- sample(1:10)midpts <- barplot(y,col="light gray") width <- diff(midpts[1:2])/4left <- rep(midpts,y-1)-widthright <- rep(midpts,y-1)+width height <- unlist(apply(matrix(y,ncol = 10),2,seq))[-cumsum(y)] segments(left,height,right,height,col="red")
參考：
R Graphics (2nd Edition)