当前位置：首页 > r语言 > 正文

r语言画图代码

文章阐述了关于r语言画图编码，以及r语言画图代码的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

r语言数据分析是查看数据的结构、类型，数据处理。

一般而言，数据分析分为三个步骤：数据收集与清洗、探索性分析和建模预测。本文的数据集是IBM用于研究员工预测的模拟数据，数据十分完整，无需清洗。

（图片来源网络，侵删）

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。三元闭包体现了社会网络的“传递性”（transitivity），枚举所有节点三元组中构成三角形的比值来表征。

Richness指数（物种丰富度指数）的Alpha多样性曲线在很多情况下等同于稀释曲线（rarefaction curve）。下面我开始绘制简单的稀释曲线和Richness指数曲线。

计算多样性指数可以使用多种软件，其中比较常用的有R语言、PRIMER、PAST等。其中，R语言是一个免费的开源软件，可以进行多样性指数的计算，同时还可以进行数据可视化和统计分析。

（图片来源网络，侵删）

R语言：R是一种免费的开源软件，具有强大的数据分析和统计功能。R语言中有许多用于计算多样性指数的包，如vegan、BiodiversityR等，可以对各种多样性指数进行计算和可视化。

plot是R中的基本画图工具，直接plot（x），x为一个数据集，就能画出图，soeasy！但是细节往往制胜的关键。所以就详细来看下plot的所有可设置参数及参数设置方法。

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。

mar，mai参数主要是调节图形的margin的大小，顺序是下、左、上、右 R语言中，设置plot（x，y，...， ***y=o，..）里参数***y，就可以不同的6种边框了。

R语言绘图是通过函数命令及相应参数设置实现的。如plot（x，y），plot为绘图函数命令，x，y则是绘图参数，指定了绘图的数据向量。但这种最基本的绘图设置很难满足个性化绘图的要求，我们需要根据需要对图形元素进行设置。

需要注意一些绘图函数如plot.default等也有一个相同名字的参数，但是此时表示在函数par（）的参数cex的基础上再放大多少倍，此外还有函数points等接受一个数值向量为参数。

输入命令plot（x，y），其中x表示自变量，y是因变量，生成y关于x的散点图。运行命令，即出现散点图。再增加一组数据，用coplot函数绘制多变量的散点图。coplot（x~m|y）表示在不同的y值下，x关于m的散点图。

关于r语言画图编码，以及r语言画图代码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。