r语言绘制折线图步骤（R语言绘制数据图表篇）

威哥 2022-11-28 06:56:45 504

r语言绘制折线图步骤（R语言绘制数据图表篇）acf(punjab$x main='x') acf函数可以传入以下参数：自相关图能在时序分析中展示一个变量是否具有自相关性，可以用 R 中的 acf函数绘制。acf函数可以设置三种自相关类型：correlation、covariance或partial。图 2 是 Punjab 州 CPI 值的自相关图，x 表示 CPI。> CPI head(cpi) Sector Year Name Andhra.Pradesh Arunachal.Pradesh Assam Bihar 1 Rural 2011 January 104 NA 104 NA 2 Urban 2011 January 103 NA 103 NA 3 Rural Urban 2011 January 103 NA 104 NA 4 Rural 2011 February 107 NA 105 NA 5 Urban

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R 语言有非常多的绘图和数据可视化的包，比如 graphics、lattice、ggplot2等。这是 R 语言系列的第 9 篇文章，我们会介绍 R 中用来绘图的各种函数。

本文使用的 R 是 4.1.2 版本，运行环境为 Parabola GNU/Linux-libre (x86-64)。

R 是自由软件，没有任何担保责任。只要遵守 GNU 通用公共许可证的版本 2 或者版本 3，你就可以对它进行（修改和）再分发。详情见 https://www.gnu.org/licenses/。

折线图

我们以印度全境消费者物价指数（CPI -- 乡村/城市）数据集为研究对象，它可以从 https://data.gov.in/catalog/all-india-consumer-price-index-ruralurban-0下载。选择“截止到 2021 年 11 月” 的版本，用read.csv函数读取下载好的文件，如下所示：

> CPI head(cpi) Sector Year Name Andhra.Pradesh Arunachal.Pradesh Assam Bihar 1 Rural 2011 January 104 NA 104 NA 2 Urban 2011 January 103 NA 103 NA 3 Rural Urban 2011 January 103 NA 104 NA 4 Rural 2011 February 107 NA 105 NA 5 Urban 2011 February 106 NA 106 NA 6 Rural Urban 2011 February 105 NA 105 NA Chattisgarh Delhi Goa Gujarat Haryana Himachal.Pradesh Jharkhand Karnataka 1 105 NA 103 104 104 104 105 104 2 104 NA 103 104 104 103 104 104 3 104 NA 103 104 104 103 105 104 4 107 NA 105 106 106 105 107 106 5 106 NA 105 107 107 105 107 108 6 105 NA 104 105 106 104 106 106 ...

以 Punjab 州为例，对每年各月份的 CPI 值求和，然后用 plot函数画一张折线图：

> punjab head(punjab) Group.1 x 1 2011 3881.76 2 2012 4183.30 3 2013 4368.40 4 2014 4455.50 5 2015 4584.30 6 2016 4715.80 > plot(punjab$Group.1 punjab$x type="l" main="Punjab Consumer Price Index upto November 2021" xlab="Year" ylab="Consumer Price Index")

plot函数可以传入如下参数：

参数	描述
`x`	向量类型，用于绘制 x 轴的数据
`y`	向量或列表类型，用于绘制 y 轴的数据
`type`	设置绘图类型：`p`画点；`l`画线；`o`同时画点和线，且相互重叠；`s`画阶梯线；`h`画铅垂线
`xlim`	x 轴范围
`ylim`	y 轴范围
`main`	标题
`sub`	副标题
`xlab`	x 轴标题
`ylab`	y 轴标题
`axes`	逻辑型，是否绘制坐标轴

结果如图 1。

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自相关图

自相关图能在时序分析中展示一个变量是否具有自相关性，可以用 R 中的 acf函数绘制。acf函数可以设置三种自相关类型：correlation、covariance或partial。图 2 是 Punjab 州 CPI 值的自相关图，x 表示 CPI。

acf(punjab$x main='x')

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acf函数可以传入以下参数：

参数	描述
`x`	一个单变量或多变量的时序对象，或者一个数值向量或数值矩阵
`lag.max`	最大滞后阶数
`type`	字符型，设置所计算的自相关类型：`correlation`、`covariance`或`partial`
`plot`	逻辑性，若 `TRUE`则绘制图像，若`FALSE`则打印传入数据的描述信息
`i`	一组要保留的时差滞后
`j`	一组要保留的名称或数字

柱状图

R 中画柱状图的函数是 barplot。下面的代码用来画 Punjab 州 CPI 的柱状图，如图3：

> barplot(punjab$x main="Punjab Consumer Price Index" sub="Upto November 2021" xlab="Year" ylab="Consumer Price Index" col="navy")

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barplot函数的使用方法非常灵活，可以传入以下参数：

参数	描述
`height`	数值向量或数值矩阵，包含用于绘图的数据
`width`	数值向量，用于设置柱宽
`space`	柱间距
`beside`	逻辑型，若 `FALSE`则绘制堆积柱状图，若`TRUE`则绘制并列柱状图
`density`	数值型，设置阴影线的填充密度（条数/英寸），默认为 `NULL`，即不填充阴影线
`angle`	数值型，填充线条的角度，默认为 45
`border`	柱形边缘的颜色
`main`	标题
`sub`	副标题
`xlab`	x 轴标题
`ylab`	y 轴标题
`xlim`	x 轴范围
`ylim`	y 轴范围
`axes`	逻辑型，是否绘制坐标轴

用 help命令可以查看barplot函数的详细信息：

> help(barplot) barplot package:graphics R Documentation Bar Plots Description: Creates a bar plot with vertical or horizontal bars. Usage: barplot(height ...) ## Default S3 method: barplot(height width = 1 space = NULL names.arg = NULL legend.text = NULL beside = FALSE horiz = FALSE density = NULL angle = 45 col = NULL border = par("fg") main = NULL sub = NULL xlab = NULL ylab = NULL xlim = NULL ylim = NULL xpd = TRUE log = "" axes = TRUE axisnames = TRUE cex.axis = par("cex.axis") cex.names = par("cex.axis") inside = TRUE plot = TRUE axis.lty = 0 offset = 0 add = FALSE ann = !add && par("ann") args.legend = NULL ...) ## S3 method for class 'formula' barplot(formula data subset na.action horiz = FALSE xlab = NULL ylab = NULL ...)

饼图

绘制饼图时要多加注意，因为饼图不一定能展示出各扇形间的区别。（LCTT 译注：根据统计学家和一些心理学家的调查结果，这种以比例展示数据的统计图形实际上是很糟糕的可视化方式，因此，R 关于饼图的帮助文件中清楚地说明了并不推荐使用饼图，而是使用条形图或点图作为替代。）用subset函数获得 Gujarat 州在 2021 年 1 月 Rural、Urban、Rurual Urban 的 CPI 值：

> jan2021 jan2021$Gujarat [1] 153.9 151.2 149.1 > names

使用 pie函数为 Gujarat 州的 CPI 值生成饼图，如下所示：

> pie(jan2021$Gujarat names main="Gujarat CPI Rural and Urban Pie Chart")

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pie函数可以传入以下参数：

参数	描述
`x	元素大于 0 的数值向量
`label`	字符向量，用于设置每个扇形的标签
`radius`	饼图的半径
`clockwise`	逻辑型，若 `TRUE`则顺时针绘图，若`FALSE`则逆时针绘图
`density`	数值型，设置阴影线的填充密度（条数/英寸），默认为 `NULL`，即不填充阴影线
`angle`	数值型，填充线条的角度，默认为 45
`col`	数值向量，用于设置颜色
`lty`	每个扇形的线条类型
`main`	标题

箱线图

（LCTT 译注：箱线图主要是从四分位数的角度出发描述数据的分布，它通过最大值（Q4）、上四分位数（Q3）、中位数（Q2）、下四分位数（Q1）和最小值（Q0）五处位置来获取一维数据的分布概况。我们知道，这五处位置之间依次包含了四段数据，每段中数据量均为总数据量的 1/4。通过每一段数据占据的长度，我们可以大致推断出数据的集中或离散趋势。长度越短，说明数据在该区间上越密集，反之则稀疏。）

箱线图能够用“须线whisker” 展示一个变量的四分位距Interquartile Range（简称 IQR=Q3-Q1）。用上下四分位数分别加/减内四分位距，再乘以一个人为设定的倍数 range（见下面的参数列表），得到range * c(Q1-IQR Q3 IQR)，超过这个范围的数据点就被视作离群点，在图中直接以点的形式表示出来。

boxplot函数可以传入以下参数：

参数	描述
`data`	数据框或列表，用于参数类型为公式的情况
`x`	数值向量或者列表，若为列表则对列表中每一个子对象依次作出箱线图
`width`	设置箱子的宽度
`outline`	逻辑型，设置是否绘制离群点
`names`	设置每个箱子的标签
`border`	设置每个箱子的边缘的颜色
`range`	延伸倍数，设置箱线图末端（须）延伸到什么位置
`plot`	逻辑型，设置是否生成图像，若 TRUE 则生成图像，若 FALSE 则打印传入数据的描述信息
`horizontal`	逻辑型，设置箱线图是否水平放置

用 boxplot函数绘制部分州的箱线图：

> names boxplot(cpi$Andaman.and.Nicobar cpi$Lakshadweep cpi$Delhi cpi$Goa cpi$Gujarat cpi$Bihar names=names)

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QQ 图

QQ 图Quantile-Quantile plot可以用来对比两个数据集，也可以用来检查数据是否服从某种理论分布。qqnorm函数能绘制正态分布 QQ 图，可以检验数据是否服从正态分布，用下面的代码绘制 Punjab 州 CPI 数据的 QQ 图：

> qqnorm(punjab$x)

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qqline函数可以向正态分布 QQ 图上添加理论分布曲线，它可以传入以下参数：

参数	描述
`x`	第一个数据样本
`y`	第二个数据样本
`datax`	逻辑型，设置是否以 x 轴表示理论曲线的值，默认为 `FALSE`
`probs`	长度为 2 的数值向量，代表概率
`xlab`	x 轴标题
`ylab`	y 轴标题
`qtype`	`[1 9]`内的整数，设置分位计算类型，详情见`help(quantile)`的类型小节

等高图

等高图可以描述三维数据，在 R 中对应的函数是 contour，这个函数也可以用来向已有的图表添加等高线。等高图常与其他图表一起使用。我们用contour对 R 中的volcano数据集（奥克兰的火山地形信息）绘制等高图，代码如下：

> contour(volcano)

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contour函数的常用参数如下：

参数	描述
`x y`	z 中数值对应的点在平面上的位置
`z`	数值向量
`nlevels`	设置等高线的条数，调整等高线的疏密
`labels`	等高线上的标记字符串，默认是高度的数值
`xlim`	设置 x 轴的范围
`ylim`	设置 y 轴的范围
`zlim`	设置 z 轴的范围
`axes`	设置是否绘制坐标轴
`col`	设置等高线的颜色
`lty`	设置线条的类型
`lwd`	设置线条的粗细
`vfont`	设置标签字体