标签：tor 集合 参数 图片 格式 width mes xpl lod
条形图是用一个单位长度表示一定的数量，根据数量的多少画成长短不同的直条，然后把这些直条按一定顺序排列起来。
条形图横轴上的数据是离散的而不是连续的。
height：高度，通过该参数可以指定要画多少个柱子以及每个柱子的高度，其值有两种格式。
第一种：向量vector，此时会根据向量的长度来判断有多少个柱子，向量中的每个值就是柱子的高度。
第二种：矩阵martrix，此时用于画堆积柱状图。
#使用向量 barplot(height=1:5)
#使用矩阵，堆积柱状图 data <- cbind(a=1:4,b=1:4) barplot(data)
beside：当输入参数为矩阵时，默认为堆积柱状图，beside默认值为FALSE，当为TRUE时，则每一列都表示一个分组并列。
data <- cbind(a=1:4,b=1:4) barplot(data,beside=TRUE)
width：宽度，控制每个柱子的宽度，默认值为1，值得注意的是，该值是可以循环使用的，当只设置一个值时，会自动循环，生成长度和柱子数目相同的向量，效果就是所有柱子的宽度一样，也可以指定多个值，使每个柱子宽度不同。
barplot(c(1,2,3,4,5),width=5:1)
names.arg：每个柱子下的标记，当height为向量时，默认的标记为向量的names属性，当height为matrix时，默认为colnames的属性。
barplot(c(1,2,3,4,5),names.arg=c("A","B","C","D","E"))
data <- cbind("A" = 1:4, "B" = 1:4)
barplot(data, names.arg = c("D", "E"))
绘制条形图练习
#绘制简单的条形图
math <- c(78,92,89,61,95)
barplot(math)
#添加x轴上的分类标签
math <- c(78,92,89,61,95)
name <- c("小刚","小明","小花","小芳","小丽")
barplot(math,names.arg = name)
#指定填充色、边框色、标题
math <- c(78,92,89,61,95)
name <- c("小刚","小明","小花","小芳","小丽")
barplot(math,names.arg = name,border="green",col=c("red","blue","orange","yellow","green"),main="成绩")
#绘制堆叠条形图
math <- c(78,92,89,61,95)
english <- c(90,89,95,70,98)
grade <- matrix(c(math,grade),2,5,byrow =TRUE)
name <- c("小刚","小明","小花","小芳","小丽")
barplot(grade,border="green",names.arg=name,main="成绩",xlab="姓名",ylab="成绩",legend=c("数学","英语"),beside=TRUE)
绘制饼状图
饼图是将各项的大小与各项总和的比例显示在一张饼中，以饼的大小来确定每一项的占比。饼图可以比较清楚的反映出部分与部分，部分与整体之间的比例关系，易于显示每组数据相对于总数的大小，而且显现方式直观。
R语言中，提供绘制饼图的函数是pie()，每一个扇形的角度与相应数据的数值大小成比例，使用正数作为向量输入。附加参数用于控制标签，颜色，标题等。
# 数据准备
info = c(1, 2, 4, 8)
# 命名
names = c("Google", "Runoob", "Taobao", "Weibo")
# 涂色（可选）
cols = c("#ED1C24","#22B14C","#FFC90E","#3f48CC")
# 计算百分比
piepercent = paste(round(100*info/sum(info)), "%")
# 绘图
pie(info, labels=piepercent, main = "网站分析", col=cols, family=‘GB1‘)
# 添加颜色样本标注
legend("topright", names, cex=0.8, fill=cols)
绘制3D饼图，需要安装R包plotrix
#install.packages("plotrix")
library(plotrix)
# 数据准备
info = c(1, 2, 4, 8)
lbl <- c("London","New York","Singapore","Mumbai")
pie3D(info,labels = lbl,explode = 0.1, main = "城市3D饼图")
散点图通常是用来表示两个连续变量之间的关系，图中的每个点表示目标数据集中的每个样本。散点图通过散点的疏密程度表示两个特征的数量关系。
参数说明
x 横坐标 x 轴的数据集合
y 纵坐标 y 轴的数据集合
type：绘图的类型，p 为点、l 为直线， o 同时绘制点和线，且线穿过点 main 图表标题
xlab、ylab x 轴和 y 轴的标签名称
xlim、ylim x 轴和 y 轴的范围
axes 布尔值，是否绘制两个 x 轴
标签：tor 集合 参数 图片 格式 width mes xpl lod
原文地址：https://www.cnblogs.com/Virus-Faker/p/14920022.html
