一、频数条形图#此次作图工具主要是使用R内置的function #先加载R内置的数据集 load(diagnosis.Rdata) #1.条形图 #使用table工具来制作一个有两个数字的向量 gender - table(data.wide$Sex) ##0Male,1Female #制作这两个频数的名称 glabels - c(Male,Female) #使用barplot可以绘制出两条条形图 barplot(gender) #将0,1分别变成所代表的含义 barplot(gender,names.arg glabels) #增加图标的标题 barplot(gender,names.arg glabels,main 性别的条形图) #添加坐标标题 barplot(gender,names.arg glabels,main 性别的条形图, xlab 性别, ylab 频数)上述代码的效果如下1绘制两条条形图2修改标签3增加标题4增加横纵坐标标题二、百分比饼图#2.饼图 #最简单的饼图 pie(gender) #给饼图加上标签和标题 pie(gender,labels glabels,main 性别的饼图)上述代码的效果如下1最简单的饼图2增加标签和标题三、连续变量的分布直方图箱线图一直方图#3.直方图 #制作最简单的直方图 hist(data.wide$Age) #增加标题和坐标轴标题 hist(data.wide$Age,main 年龄的直方图,xlab 年龄) #修改直方图的组数 hist(data.wide$Age,main 年龄的直方图,xlab 年龄,breaks 5) #指定直方图的分组界限 hist(data.wide$Age,main 年龄的直方图,xlab 年龄, breaks c(15,25,35,45,55,65,75) )上述代码的效果如下1最简单的直方图2更改标题3固定直方图的组数将组数改为5组4指定直方图的分组界限二箱线图#4.箱线图 #原始箱线图 boxplot(data.wide$Age) #增加标题 boxplot(data.wide$Age, main 年龄的箱线图, ylab年龄)上述代码的效果如下1原始箱线图2增加标题四、分组比较多组箱线图#5.多组箱线图 #按照性别分组画年龄的箱线图 boxplot(Age~Sex,data data.wide) #将分类变量的数字改成实际代表的含义 boxplot(Age~Sex,data data.wide,namesglabels) #增加标题 boxplot(Age~Sex,data data.wide,namesglabels, main 以性别分组的年龄分布)上述代码的效果如下1多组箱线图2将分类变量的数字改成实际代表的含义3增加标题五、相关系数散点图上述代码效果如下1绘制散点图2增加标题六、图形调整1、增加参考线1水平参考线#增加参考线 boxplot(data.wide$TestC,main TestC) #在等于15处增加一条水平的参考线h是水平的意思horizoncolred意味着是红色默认颜色为黑色 abline(h15,colred)2垂直参考线#制作一个水平的箱式图 boxplot(data.wide$TestB,horizontal TRUE,mainTestB) #添加垂直参考线v是垂直的意思vertical abline(v15,colred)3增加yx的直线#增加yabx的参考线 plot(data.wide$TestB,data.wide$TestC,xlab TestB,ylab TestC) abline(a0,b1,colred) ##yabx -- yx text(x23,y27,labelsyx,colred)2、多图合并12×2的合并图#多图合并 #par这一工具是用来作为整个图的调整 #使用mfrow来指定把这个图分成几个格子这里分成了2行2列 par(mfrowc(2,2)) hist(data.wide$Age,main 年龄的直方图,xlab 年龄) #会被画在图的左上角 boxplot(Age~Sex,data data.wide,namesglabels, main 以性别分组的年龄分布) #会被画在右上角 plot(data.wide$Age,data.wide$TestB,xlab 年龄, ylab 测试B, main 测试B与年龄的关系) #第二行第一个位置 plot(data.wide$Age,data.wide$TestC,xlab 年龄, ylab 测试C, main 测试C与年龄的关系) #第二行第二个位置 #是一行一行来填充的21×3合并图#1×3的合并图 par(mfrowc(1,3)) boxplot(Age~Sex,data data.wide,namesglabels, main 以性别分组的年龄分布) plot(data.wide$Age,data.wide$TestB,xlab 年龄, ylab 测试B, main 测试B与年龄的关系) plot(data.wide$Age,data.wide$TestC,xlab 年龄, ylab 测试C, main 测试C与年龄的关系)七、保存图片1png格式#保存图片 #将图片保存为png格式 #文件名字一定要加后缀名res表示像素 png(filename Rplot.png,width 3000,height 1500,res 300) #决定好画图板的大小之后就可以开始画图了 par(mfrowc(1,3)) boxplot(Age~Sex,data data.wide,namesglabels, main 以性别分组的年龄分布) plot(data.wide$Age,data.wide$TestB,xlab 年龄, ylab 测试B, main 测试B与年龄的关系) plot(data.wide$Age,data.wide$TestC,xlab 年龄, ylab 测试C, main 测试C与年龄的关系) dev.off() #代表png的编写器到此结束还可以保存成jpeg(),TIFF()等格式2pdf格式pdf(file Rplot1.pdf) par(mfrowc(1,3)) boxplot(Age~Sex,data data.wide,namesglabels, main Age by gender) plot(data.wide$Age,data.wide$TestB,xlab Age, ylab TestB, main Test B and Age) plot(data.wide$Age,data.wide$TestC,xlab Age, ylab TestC, main Test C and Age) dev.off()#以上内容均为医咖会R语言基础课程笔记仅供参考
