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堆疊效果
citysales<-read.csv("citysales.csv")barplot(as.matrix(citysales[,2:4]),legend.text=citysales$City,args.legend=list(bty="n",horiz=TR
UE),
col=brewer.pal(5,"Set1"),border="white",
ylim=c(0,200),ylab="SalesRevenue(1,000'sofUSD)",
main="SalesFigures")
用堆疊效果展示百分比
使用第五章數(shù)據(jù)
citysalesperc<-read.csv("citysalesperc.csv")
par(mar=c(5,4,4,8),xpd=T)
barplot(as.matrix(citysalesperc[,2:4]),col=brewer.pal(5,"Set1"),border="white",ylab="SalesRevenue(1,000'sofUSD)",main="PercentageSalesFigures")legend("right",legend=citysalesperc$City,
bty="n",
inset=c(-0.3,0),fill=brewer.pal(5,"Set1"))
水平方向的柱形圖
barplot(as.matrix(citysales[,2:4]),beside=TRUE,horiz=TRUE,
legend.text=citysales$City,args.legend=list(bty="n"),
col=brewer.pal(5,"Set1"),border="white",
xlim=c(0,100),xlab="SalesRevenue(1,000'sofUSD)",
main="SalesFigures")
展示百分比的堆疊水平方向柱形圖
par(mar=c(5,4,4,8),xpd=T)barplot(as.matrix(citysalesperc[,2:4]),
horiz=TRUE,col=brewer.pal(5,"Set1"),border="whi
te",
xlab="PercentageofSales",main="PerecentageSalesFigures")legend("right",legend=citysalesperc$
City,bty="n",inset=c(-
0.3,0),fill=brewer.pal(5,"Set1"))
調(diào)整柱形圖的寬度,間隔和顏色
barplot(as.matrix(citysales[,2:4]),beside=TRUE,
legend.text=citysales$City,args.legend=list(bty="n",horiz=T),
col=c("#E5562A","#491A5B","#8C6CA8","#BD1B8A","#7CB6E4"),
border=FALSE,space=c(0,5),ylim=c(0,100),ylab="SalesRevenue
(1,000'sofUSD)",
main="SalesFigures")
效果對比
barplot(as.matrix(citysales[,2:4]),beside=T,
legend.text=citysales$City,args.legend=list(bty="n",horiz=T),
ylim=c(0,100),ylab="SalesRevenue(1,000'sofUSD)",
main="SalesFigures")
在柱子頂端顯示數(shù)據(jù)
x<-barplot(as.matrix(citysales[,2:4]),beside=TRUE,
legend.text=citysales$City,args.legend=list(bty="n",horiz=TRUE),
col=brewer.pal(5,"Set1"),border="white",ylim=c(0,100),ylab="SalesRevenue(1,000's
ofUSD)",
main="SalesFigures")
y<-as.matrix(citysales[,2:4])text(x,y+2,labels=as.character(y))
水平柱子旁標(biāo)注數(shù)據(jù)
y<-barplot(as.matrix(citysales[,2:4]),beside=TRUE,horiz=TRUE,
legend.text=citysales$City,args.legend=list(bty="n"),
col=brewer.pal(5,"Set1"),border="white",
xlim=c(0,100),xlab="SalesRevenue(1,000'sofUSD)",
main="SalesFigures")
x<-as.matrix(citysales[,2:4])text(x+2,y,labels=as.character(x))
在柱子里面進(jìn)行標(biāo)注
rain<-read.csv("cityrain.csv")y<-barplot(as.matrix(rain[1,-
1]),horiz=T,col="white",yaxt="n",main="RainfallinJanuary",xlab="Rainfall
(mm)")
x<-0.5*rain[1,-1]text(x,y,colnames(rain[-1]))
標(biāo)注誤差
sales<-t(as.matrix(citysales[,-1]))colnames(sales)<-citysales[,1]
x<-
barplot(sales,beside=T,legend.text=rownames(sales),
args.legend=list(bty="n",horiz=T),col=brewer.pal(3,"Set2"),border="white",ylim=c(0,100),ylab="SalesRevenue(1,000'sofUSD)",
main="SalesFigures")arrows(x0=x,y0=sales*0.95,x1=x,y1=sales*1.05,angle=90,
code=3,length=0.04,
lwd=0.4) 2013.04.10
點(diǎn)圖
install.packages("reshape")library(reshape)
sales<-melt(citysales)sales$color[sales[,2]=="ProductA"]<-"red"sales$color[sales[,2]=="ProductB"]<-"blue"sales$color[sales[,2]=="ProductC"]<-"violet"dotchart(sales[,3],labels=sales$City,groups=sales[,2],col=sales$color,pch=19,
main="SalesFigures",
xlab="SalesRevenue(1,000'sofUSD)")
餅圖
browsers<-
read.table("browsers.txt",header=TRUE)
browsers<-browsers[order(browsers[,2]),]pie(browsers[,2],
labels=browsers[,1],clockwise=TRUE,radius=1,col=brewer.pal(7,"Set1"),border="white",
main="PercentageShareofInternetBrowserusage")
在餅圖上標(biāo)注百分比
browsers<-read.table("browsers.txt",header=TRUE)browsers<-browsers[order(browsers[,2]),]
pielabels<-sprintf("%s=%3.1f%s",browsers[,1],100*browsers[,2]/sum(browsers[,2]),"%")pie(browsers[,2],
labels=pielabels,clockwise=TRUE,radius=1,col=brewer.pal(7,"Set1"),border="white",cex=0.8,
main="PercentageShareofInternetBrowserusage")
增加圖釋
browsers<-read.table("browsers.txt",header=TRUE)browsers<-browsers[order(browsers[,2]),]
pielabels<-sprintf("%s=%3.1f%s",browsers[,1],100*browsers[,2]/sum(browsers[,2]),"%")pie(browsers[,2],
labels=NA,clockwise=TRUE,col=brewer.pal(7,"Set1"),border="white",radius=0.7,
cex=0.8,
main="PercentageShareofInternetBrowserusage")legend("bottomright",legend=pielabels,bty="n",fill=brewer.pal(7,"Set1"))
直方圖
使用第六章數(shù)據(jù)
air<-read.csv("airpollution.csv")
hist(air$Nitrogen.Oxides,xlab="NitrogenOxide
Concentrations",main="DistributionofNitrogen
OxideConcentrations")
以概率密度顯示
hist(air$Nitrogen.Oxides,freq=FALSE,
xlab="NitrogenOxideConcentrations",
main="DistributionofNitrogenOxideConcentrations")
增加breaks
hist(air$Nitrogen.Oxides,breaks=20,xlab="NitrogenOxide
Concentrations",main="DistributionofNitrogen
OxideConcentrations")
指定breaks范圍
hist(air$Nitrogen.Oxides,breaks=c(0,100,200,300,400,500,600),
xlab="NitrogenOxideConcentrations",
main="DistributionofNitrogenOxideConcentrations")
用顏色美化
hist(air$Respirable.Particles,prob=TRUE,col="black",border="wh
ite",xlab="RespirableParticle
Concentrations",
main="DistributionofRespirableParticleConcentrations")
用線條美化
par(yaxs="i",las=1)hist(air$Respirable.Particles,prob=TRUE,col="black",border="whi
te",
xlab="RespirableParticleConcentrations",
main="DistributionofRespirableParticleConcentrations")
box(bty="l")grid(nx=NA,ny=NULL,lty=1,lwd=1,co
l="gray")
標(biāo)識密度函數(shù)
par(yaxs="i",las=1)hist(air$Respirable.Particles,prob=TRUE,col="black",border="white",xlab="RespirableParticle
Concentrations",
main="DistributionofRespirableParticleConcentrations")
box(bty="l")lines(density(air$Respirable.Particles,na.r
m=T),col="red",lwd=4)grid(nx=NA,ny=NULL,lty=1,lwd=1,col="
gray")
一組直方圖
panel.hist<-function(x,...)
{
par(usr=c(par("usr")[1:2],0,1.5))hist(x,
prob=TRUE,add=TRUE,col="black",border="white")
}
plot(iris[,1:4],main="Relationshipsbetween
characteristicsofirisflowers",pch=19,col="blue",cex=0.9,diag.panel=panel.hist)
散點(diǎn)圖+直方圖
代碼
#Setupthelayoutfirstlayout(matrix(c(2,0,1,3),2,2,byrow=TRUE),widths=c(3,1),heights=c(1,3),TRUE)
#MakeScatterplotpar(mar=c(5.1,4.1,0.1,0))
plot(air$Respirable.Particles~air$Nitrogen.Oxides,pch=19,col="black",
xlim=c(0,600),ylim=c(0,80),xlab="NitrogenOxidesConcentrations",ylab="RespirableParticleConcentrations")
#PlothistogramofXvariableinthetoprowpar(mar=c(0,4.1,3,0))hist(air$Nitrogen.Oxides,
breaks=seq(0,600,100),ann=FALSE,axes=F
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