R语言做复杂图
文章阐述了关于R语言做复杂图，以及r语言组图的信息，欢迎批评指正。
简述信息一览：
《R语言实战》自学笔记16-图形图例
R语言组合图片时图例和文字等比例缩小方法如下：par（）函数；par（）函数可以设置绘图的全局参数，如lty、 pch等。这些设置除非被修改，否则在接下来的所有代码中均成立。
对图形元素添加文本标注 4 特殊符号 有时候需要在图上标注诸如求和、积分、上下标等数学符号，还有一些公式等。这里需要用到函数expression（...），...是要输入的表达式。
把左侧图层里面，图层的名字去掉就好了，图层的名字和legend是对应的。 或者，你在legend的属性里，去掉这个图层。 如果你要编辑整个legend的话，可以右击，转化为图形，这样就可以随意编辑删除了。
另外也可用 mosaic（formula， data=） 其中formula是标准的R表达式，data设定一个数据框或者表格。 shade=TRUE将根据拟合模型的皮尔逊残差值对图形上色。 legend=TRUE 将展示残差的图例。
箱线图（又称盒须图）通过绘制连续型变量的五数总括，即最小值、下四分位数（第25百分位数） 、中位数（第50百分位数）、上四分位数（第75百分位数）以及最大值，描述了连续型变量的分布。
资料：《Statistical Analysis of Network Data with R》语言R常见的网络分析包：网络分析研究大部分是描述性的工作。 网络的可视化 即是一门艺术，也是一门科学。
算法时间复杂度曲线怎么画
确定输入规模的范围，例如从10到1000，每次增加10。计算不同规模下算法的执行时间，例如使用计时器记录算法的执行时间。将数据绘制成曲线图，横轴为输入规模，纵轴为算法执行时间。
在第一张图中，画波浪线的部分实际上是斐波那契数列的解法之一，使用递归算法实现斐波那契数列可以得到相应的时间复杂度的公式。我们将斐波那契数列的递归算法的时间复杂度记作T（n）。
在计算时间复杂度的时候，先找出算法的基本操作，然后根据相应的各语句确定它的执行次数，再找出T （n）的同数量级。
时间复杂度是算法方法是：T（n）=O（f（n）。算法的时间复杂度，用来度量算法的运行时间，记作：T（n）=O（f（n）。它表示随着输入大小n的增大，算法执行需要的时间的增长速度可以用f（n）来描述。
第一个for循环的时间复杂度为Ο（n），第二个for循环的时间复杂度为Ο（n2），则整个算法的时间复杂度为Ο（n+n2）=Ο（n2）。
用一个大O符号加上一个括号括起来的函数描述算法复杂度，在大O符号后面的函数里，n表示数据输入的总量，T（n）表示算法执行所需的时间复杂度函数。
如何用r语言画复杂网络博弈中热图
1、热图源自于展示数据的平面图像，较大的数字以小的深灰色、黑色方格呈现，而较小的数字则以较亮的方格标示。如Toussaint Loua在1873年就曾使用这样的手法来绘制对 巴黎 各区的社会学统计。
2、本篇使用R的ggplot2包实现从原始数据读入到热图输出的过程，并在教程结束后提供一份封装好的命令行绘图工具，只需要提供矩阵，即可一键绘图。
3、使用路径填充按钮填充，直接填充前景色。按住Alt键，并单击路径填充按钮，可打开路径填充对话框。或者右键单击工作路径，选择填充路径。将路径转换为选区，然后进行填充（按住Ctrl+回车键，将路径转换为选区）。
R语言画图基础功能
1、R语言中的基本绘图plot函数，可以绘制不同的图形，语法为：plot（x轴，y轴，图形type类型），一般情况下，x轴和y轴都是数值类型；如果type参数省略，代表的是点图。
2、Rstudio作为R语言的编辑器使用方便太多，从我开始学习R语言，我就用起来Rstudio。虽然R的界面都是英文的，但其实用起来并不那么复杂，常用的功能就那么几个。这次，我来给R语言学习的新手们做一个Rstudio的基本介绍。
3、输入命令plot（x），表示绘制序列x的散点图。选中程序，右键，点击“运行当前行或选中代码”，运行程序。按F5键或者Ctrl+R键也可以实现。在图标显示框出现散点图了。
4、利用R包rworldmap & rworldxtra来作图。已有的map数据中一个国家对应一个坐标，一个国家边界，利用这些已有数据+用户数据构建新的画图数据（其他新添加的图均是如此）。
5、R语言绘图系列：在ggplot2中，坐标轴不是一个几何对象，而必须要由标度函数scale来进行调节。
6、本系列课程要求大家有一定的R语言基础，对于完全零基础的同学，建议去听一下师兄的《生信必备技巧之——R语言基础教程》。本课程将从最基本的绘图开始讲解，深入浅出的带大家理解和运用强大而灵活的ggplot2包。
关于R语言做复杂图，以及r语言组图的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
