編程r統計繪圖

⑴ 用R時間序列繪圖怎麼繪制圖例

聲明三個向量amount、apple和banana，分別使用數值向量賦值；調用legend()函數，繪制圖形圖例；設置圖例標題、選擇線條、選擇的顏色等。
R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。

⑵ 能不能用R語言按下面編程形式將正態分布改為指數分布，畫出指數分布概率密度和分布函數

如果只是畫圖，用curve()函數就好了
畫正態密度：curve(dnorm,xlim=c(-3,3),col=2)
xlim是控制x軸顯示從哪兒到哪兒，col是控制曲線顏色
畫指數密度：curve(dexp(x,rate=1),xlim=c(0,5))
畫指數分布：curve(pexp(x,rate=1),xlim=c(0,5))

你的方法是生成很多點x=seq(-6,6,0.1)

逐一算出函數值
t1[[i]]=dnorm(x,u[i],sigma)
t2[[i]]=pnorm(x,u[i],sigma)
最後在plot出來，用type="l"和lty=2的虛線弄出來。

curve這些功能都可以做到。
curve(dexp(x,rate=1),xlim=c(0,5),lty=2,add=T)就有虛線，
add=T可以一圖多線

⑶ r語言編程的步驟

r語言編程的步驟？R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。
工具原料一台電腦下載完畢的R software
方法/步驟分步閱讀
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安裝完畢R語言，新建屬於自己的R變成文件夾，然後 File ->Change Dir..,設置成自己的工作文件，自己工作空間將都會產生在這個文件夾下。
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然後Files - > New Script，打開新的腳本編輯，在這里鍵入自己代碼，編輯。
在此模式下，摁F5鍵意味著執行這一行，當我們編輯很多行的時候，我們可以進行全選，然後摁下F5，這樣就會執行所有行的代碼。
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下面進行實戰，我們下面將會用R語言畫出一個簡單房子，具體的代碼含義不解釋，推薦Manning出版的《R語言實戰》，裡面有大量的聯系及講解。
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選中，然後執行F5按鍵，R語言就會畫出一個簡單的房子，具體代碼可以參見下圖。
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總之，R語言是一個非常好的統計軟體，在生物統計，金融統計中發揮著越來越多的作用，同時R語言作為一款開源軟體，也被世界的R語言興趣者優化著。
注意事項
R作為一款免費的軟體，有時候即使編正確的情況下，仍然可能出現錯誤
軟體的學習在於多聯系
內容僅供參考並受版權保護

⑷ R語言繪圖——數據可視化ggplot2 介紹和主要的參數

R 有幾種用於製作圖形的系統，但 ggplot2 是最優雅和最通用的系統之一。與大多數其他圖形包不同，ggplot2 具有基於圖形語法的底層語法，它允許您通過組合獨立組件來組合圖形。如果想要更加了解ggplot2，請閱讀 ggplot2: Elegant Graphics for Data Analysis ，可以從 https://ggplot2-book.org/getting-started.html 學習本書

所有的圖都由數據data，想要可視化的信息，映射mapping（即數據變數如何映射到美學屬性的描述）組成

1. 圖層（layers） 是幾何元素和統計變換的集合。幾何對象，簡稱 geoms ，代表你在圖中實際看到的東西：點、線、多邊形等等。 統計轉換，簡稱 stats ，總結數據:例如，裝箱和計數觀察，以創建一個直方圖，或擬合一個線性模型。

2. Scales 將數據空間中的值映射到美學空間中的值。這包括顏色、形狀和大小的使用。Scale還繪制圖例和軸，這使得從圖中讀取原始數據值成為可能(反向映射)。

3. 坐標（coords） 或坐標系統描述如何將數據坐標映射到圖形的平面。它還提供了軸和網格線來幫助讀取圖形。我們通常使用笛卡爾坐標系，但也可以使用其他一些坐標系，包括極坐標和地圖投影。

4. 刻面（facet） 指定如何拆分數據子集並將其顯示為小倍數。這也被稱為條件反射或網格/格子。

5. theme 控制更精細的顯示點，如字體大小和背景顏色。

ggplot2有許多參數，可根據需求自行選取，具體參數詳情可見 https://ggplot2.tidyverse.org/reference/index.html

基礎繪圖：由 ggplot(data,aes(x,y))+geom_ 開始,至少包含這三個組件，可以通過"+"不斷的添加layers, scales, coords和facets。

Geoms ：幾何對象，通常，您將使用geom_函數創建層，以下為常用的圖形：
geom_bar() ：直方圖，條形圖
geom_boxplot() ：box圖
geom_density() ：平滑密度估計曲線
geom_dotplot() ：點圖
geom_point() :點圖
geom_violin() ：小提琴圖

aes()，顏色、大小、形狀和其他審美屬性
要向繪圖添加其他變數，我們可以使用其他美學，如顏色、形狀和大小。
按照屬性定義
它們的工作方式與 x 和 y 相同，aes()：
aes(displ, hwy, colour = class) #按照某個屬性著色
aes(displ, hwy, shape = drv) #按照某個屬性定義
aes(displ, hwy, size = cyl) #按照某個屬性定義

整體自定義
geom_xxx(colour =自定義顏色)
geom_xxx(shape=形狀編號)
geom_xxx(size =編號大小定義 0-10)

注意根據需求按照aes()還是geom進行添加屬性

以下為R語言中各shape形狀編號

scale控制如何將數據值轉換為視覺屬性的細節。
labs()和lims() 是對標簽和限制進行最常見調整。

labs() ，主要對圖形進行調整，注釋等
labs()括弧內參數：title主標題，subtitle副標題，caption右下角描述，tag左上角
xlab() ，x軸命名
ylab() ，y軸命名
ggtitle() ，標題

lims()
xlim() , xlim(a,b) 限制坐標(a，b)
ylim() ， ylim(a,b) 限制坐標(a，b)

scale_alpha() 透明度尺度
scale_shape() ， 搭配aes(shape=某個屬性)使用
參數：name ，solid =T/F是否填充

scale_size() 搭配aes(size=某個屬性)使用
參數：name，range =c(0, 10)

1.適用於發散和定性的數據

a. scale_colour_brewer() ，scale_colour_brewer(palette =" ")，scale_colour_brewer(palette ="Green ")

palette來自RcolorBrewer包，所有面板：

b. scale_colour_manual()
scale_colour_manual(values=c( )) 可以 自定義顏色 ，常用的參數
values可直接定義顏色，但是建議使用命名向量，例如
values=c("8" = "red", "4" = "blue", "6" = "darkgreen", "10" = "orange")

PS：注意在aes(colour=factor()),一定要把因素轉換為factor型，否則無效

2.適用於連續的值，漸變顏色
a. scale_colour_gradient()
scale_colour_gradient (low =" ",high=" ")，根據值大小定義顏色,創建兩個顏色梯度(低-高)，

b. scale_colour_gradient2()
scale_colour_gradient2(low = " ",mid = " ",high = " ")創建一個發散的顏色梯度(低-中-高)

c. scale_colour_gradientn()
創建一個n色漸變，scale_colour_gradientn(colours =許多R語言中的顏色面板)，

默認坐標系是笛卡爾 coord_cartesian()
一般不會修改

facet_grid() ，在網格中布置面板
facet_grid(rows = vars() ) ;cols或rows = vars(因素)，圖形按列或行分割

facet_wrap()
facet_wrap(vars( ), ncol =n) , ncol或者nrow,分為多少行多少列

theme_bw() ，可以覆蓋所有主題，背景變為白色,我們在文章中所用的圖片大都需要該背景。
或者用 theme_classic() ，同時去除了網格線

theme() ，修改主題的組件，裡面涉及多個參數，根據需求調整

常見參數：
legend.position，圖例的位置,包括 "left" 左, "right" 右, "bottom" 下, "top" 上和"none",不顯示

⑸ r語言怎麼畫y=x1+x2+x3的曲線擬合圖

1、利用geom_smooth進行曲線的擬合。
2、利用spline進行插值操作。R語言，一種自由軟體編程語言與操作環境，主要用於統計分析、繪圖、數據挖掘。R主要是以命令行操作，同時有人開發了幾種圖形用戶界面。

⑹ (R語言)fit函數代表什麼意思

包裝函數，允許在相同的連貫函數結構下適應不同的數據挖掘方法。

1、R是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。

2、R是統計領域廣泛使用的誕生於1980年左右的S語言的一個分支。可以認為R是S語言的一種實現。而S語言是由AT&T貝爾實驗室開發的一種用來進行數據探索、統計分析和作圖的解釋型語言。

3、R是一套由數據操作、計算和圖形展示功能整合而成的套件。包括：有效的數據存儲和處理功能，一套完整的數組計算操作符，擁有完整體系的數據分析工具，為數據分析和顯示提供的強大圖形功能，一套完善、簡單、有效的編程語言。

4、與其說R是一種統計軟體，還不如說R是一種數學計算的環境，因為R並不是僅僅提供若干統計程序、使用者只需指定資料庫和若干參數便可進行一個統計分析。

R的思想是：它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。

⑺ 電腦軟體上帶個r什麼意思

R是一種用於統計計算的編程語言，R語言是為數學研究工作者設計的一種數學編程語言，主要用於統計分析、繪圖、數據挖掘。
如果你是一個計算機程序的初學者並且急切地想了解計算機的通用編程，R 語言不是一個很理想的選擇，可以選擇 Python、C 或 Java。
R語言與C語言都是貝爾實驗室的研究成果，但兩者有不同的側重領域，R 語言是一種解釋型的面向數學理論研究工作者的語言，而 C 語言是為計算機軟體工程師設計的。

⑻ R語言高質量繪圖的10條tips

R語言高質量繪圖的10條tips
在這篇文章開始之前我想你一定學習了大量如何用R繪制精美的統計圖的方法，現在是時候向大家展示你的圖形了。你可能會將你的統計圖形列印出來，或者是插入到文檔中去，或者把它發布到網上，只要你保證最後讓大家看到的圖別丑到天際就行。這里要跟大家分享10條如何讓你的統計圖看起來完美無缺的建議。
1. 從腳本中調用正確的設備驅動程序
用軟體生成圖片後直接點「另存為」某種格式的圖片保存方法看起來6得飛起。然而這種快捷方法不能進行圖形設置，甚至有些情況下文件格式都是默認的。如果在圖形創建完成後再去手動調整圖形尺寸的話，你可能會得到一些不期望看到結果（比如說你畫出的圓形看起來像是橢圓）。同樣的原因，也盡量避免使用 dev. 這樣的命令，盡管這要節省不少事。
最好的方法是創建一個腳本文件然後用命令調用設備驅動程序（通常是pdf或者png格式），運行繪圖代碼，然後用一個dev.off() 結束命令。比如說：
png(file = "mygraphic.png", width = 400, height = 350) plot(x = rnorm(10), y = rnorm(10), main = "example")dev.off( )
這樣做的好處是不僅能夠畫出更好的統計圖，並且當你忘記如何手動操作繪圖時，你會有辦法在接下來的時間里重新創建一樣的圖形。
2. 列印圖形請用PDF格式
如果你打算列印圖形，則需要使用基於向量的格式。這意味著圖形是一個獨立的尺度格式表示的，它可以在任何尺寸或大或小的創建不產生鋸齒線或像素化文本。這樣的圖形你在列印機上列印時，即使列印機的圖形被放大或縮小，不管列印機的每一點（每英寸點數）高低，線條都會顯得平滑，文字也會清晰無比。
PDF（通過pdf()命令）是最好的選擇：無處不在的PDF閱讀器讓你輕松地在Windows、MacOS以及Linux上面瀏覽你的圖片。另外高質量的PDF圖形也幾乎可以在任何列印機上列印出來。無論對方是否有高質量的圖片要求，用PDF圖形格式發送郵件都是最好的選擇。
3. 網頁顯示請用PNG格式
PDF格式不大方便嵌入到網頁中去，作為替代你需要使用基於像素的格式。GIF是一直以來廣受歡迎的格式，但也有一些局限性（尤其是在使用多種顏色的圖形，像圖像圖在GIF中看起來就不大正確）。這種情形下最好的選擇是PNG格式，可以由png()命令生成，大多數瀏覽器都可以較好地支持PNG圖形顯示。
使用png()時你需要做的選擇是像素圖形的尺寸（具體包括指定寬度和高度的參數）。x維度的選擇是最重要的：理想的情況是，你希望整個圖形立刻在屏幕上全部出現，而不是需要觀眾拖動水平滾動條來看到整個圖形。
現在幾乎每個顯示器都超過800像素，所以寬度=800對於全屏圖形是一個不錯的選擇。如果你的圖表需要適合一個欄目（比如一個博客條目），你可能想把它縮減到400像素。選擇基於你所需的縱橫比Y維（見# 6，下同），在大多數情況下我發現選擇一個較小的y （約85-90% x）效果很好。
如果你不能提前確定網頁上的圖形有多大，一個簡單的訣竅是提高解析度（任一方向超過1200像素），並使用height 或者 width = options（無需同時指定，以保存寬高比）為HTML中的img標簽縮小尺寸。 這會使你的頁面載入速度變慢，但是大多數瀏覽器在調整圖像大小時都能保持圖像質量。（生成高解析度PNG文件時，請參閱＃5中的一些注意事項。）
記住：盡管顯示解析度變低使得最終圖形中所含細節信息越少，但一些情況我們只需要大尺寸下的效果。
4. 對於文檔或者細節，請提高圖形解析度
如果你在Word或PowerPoint之類的文檔中插入圖形，那麼像PDF這樣的向量格式圖片在理論上是最好的，因為它與尺寸無關。然而，在實踐中微軟的產品大多不能可靠地處理嵌入式矢量圖形：盡管在經過一些努力後，圖片在列印時看起來正常，但是編輯或檢查包含矢量圖形的文檔可能會很麻煩（開源的LaTeX處理起來更好，內嵌的PostScript是最好的選擇）。
在這種情況下，折衷的辦法是使用PNG作為Web示例，但要需要高得多的解析度。在Word中，你可以調整圖形尺寸，高解析度會使得你在調整尺寸時獲得充分的靈活性。我建議在標准列印機的最長邊上至少要有1200個像素。如果你的圖片正在專業印刷（例如在一本書或海報上），請向你的印刷店咨詢他們的建議（他們可能需要一個PostScript或一個非常高解析度的TIFF文件）。
5. 認真選擇尺寸
R一直都有一個以英寸為單位的圖形真實尺寸的概念，獨立於用於渲染PNG的像素數或實際大小，PDF可以在列印時放大或縮小。當你在圖形上使用文本時，維度的選擇將會非常重要。
R使用X和Y軸上的圖形英寸數來確定頁面上所添加的文本的實際寬度和高度。一般而言，隨著英寸的圖形尺寸變大，文本相對於圖形的大小變小；相反，對於較小的圖形，文本相對於圖形元素變得更大。你可以正確使用cex選項來執行文字繪圖命令，但總感覺略微繁瑣。
PDF圖形是最容易處理的，你可以方便地設置圖形寬度和高度。即使你計劃在巨幅海報上展示你的圖表，最好還是保持7-10英寸的圖形尺寸。這是一個適合A4（公制）紙的尺寸。由於PDF是可伸縮的，你可以放縮你的圖形，但無論你怎樣操作，請保證最後的圖片是一個相對舒適的尺寸。
PNG格式就有點惡搞了。R默認每英寸像素大小為72，當你增加圖形像素的時候圖形尺寸也在增加。這是一個400x350像素默認設置的圖形實例：
png(file = "animals72.png", width = 400, height = 350, res = 72)plot(Animals, log="xy", type="n", main = "Animal brain/body size")text(Animals, lab=row.names(Animals))dev.off()
R假設圖的面積是5.55英寸，所以默認的文本大小相對於圖本身來說是稍大一點的。你可以將此參數與PNG參數進行更正，PNG指定每英寸像素數。像素越小，以英寸為單位的面積越大，相對於圖形的文本越小。讓我們看看把這個降到45英寸時會發生什麼：
png(file = "animals45.png", width = 400, height = 350, res = 45)plot(Animals, log="xy", type="n", main= "Animal brain/body size")text(Animals, lab=row.names(Animals))dev.off()
注意圖標題和文本標簽都變得很小，圖形看起來也不那麼擁擠了。我喜歡選擇一個在8-10英寸范圍內給出x尺寸的解析度（這里是400/45＝8.33英寸）。
6. 考慮圖形寬高比
R的PDF圖形驅動程序默認情形下會生成一個7x7英寸的方框，所以對於PNG圖形而言選擇相同X和Y軸的像素解析度極具吸引力。但有些圖形的寬度看起來要比上面的大得多（比如說時間序列圖）。
選擇PDF或者PNG圖形像素時要考慮圖形的寬高比，並且選擇跟數據相適宜的X和Y軸比率。但不管你怎麼操作，都不要把默認值當回事，要及時根據圖形大小調整寬高比，不然的話你的圖形元素可能會丑到變形。
另外還需要記住，在PDF或PNG調用中設置的圖形維度包括圖本身周圍的所有外部邊距，默認情況下，它們在所有方面都不是相同的尺寸。你需要相應地調整圖形大小，或者重新設置邊距，如下一個tips所言。
7. 圖形外部邊距不用的盡量刪除
R在標題圖形的頂部、軸標簽的底部和左側會預留空間。如果你的圖形不包含任何這樣的標簽，那麼使用這個空間來繪制一些圖形元素是一個不錯的主意。這使得你的圖形更容易嵌入到一個網頁或文檔中而不必亂用裁剪。如果你以後需要在更小的尺寸上復制你的圖，這就會變得容易很多，其中預留給標簽的空間可以占據繪圖區域的很大一部分。且看如下例子：
png(file = "notitle.png", width = 400, height = 350)par(mar = c(5, 3, 2, 2) + 0.1) hist(rnorm(100), ylab = NULL, main = NULL)dev.off( )
Mar參數中的4個數據分別表示圖形下左中右與各自邊線的距離，比如頂部邊距默認為4.1，我這里把減小到了2.1，生成的柱狀圖與原圖相比就要更緊湊一點了。
8. 圖形保真
當計算機屏幕上顯示對角線時，屏幕上的點與矩形網格會出現不完全對齊的現象。這會使線條看起來像鋸齒形的，而不是平滑地上升。圖形保真可以避免出現這樣的情況，採用自動使用灰色像素線不完全填充屏幕上的像素，可以減少這種鋸齒效應使得線條在屏幕上看起來更加平滑。
當你的圖形時PDF格式就不用擔心這種情況了，PDF會自動處理這一問題。但如果是PNG那就要需要對圖形保真處理一下了。下圖分別是沒有經過保真處理和經過處理之後的圖形對比。顯而易見的是處理後的圖形文本更加清晰並且曲線也很平滑。
9. 永遠不要使用JPEG格式
你可能會嘗試在Web上使用JPEG（又名JPG）圖形格式，但這是一個餿主意。JPEG適用於類似照片的圖像，但在典型的R圖形中引入了圍繞線條和字母的模糊處理過程，這使得另存為JPEG格式的R統計圖模糊不堪。將PNG格式轉換為JPEG格式或許能為你節省那麼幾KB的內存，但得犧牲圖片質量這樣的代價。
10. 要具有創造性
當然，做一張讓人稱贊的統計圖的最重要的建議是：做一個漂亮的圖形！定量數據的圖形顯示在某種程度上比數學推導更具藝術性，但作為一個一般規則，要想讓你的數據用圖形講述故事，這需要一段時間和精力的投入。幸運的是，R為你提供了所有的工具，圖形所需的任何元素都可以在R中實現完美的搭配。當然了，長時間的嘗試與摸索是不可或缺的。

⑼ R語言畫圖基礎功能

R語言有著很強大的畫圖功能。我們可以從下面的語句中得到

1、繪畫函數

高級畫圖功能（創建一個新的圖形）

低級繪圖函數（在現有的圖形上添加元素）

2、繪圖參數介紹

高級繪圖函數共同參數選項：

其它常用繪圖參數（可以使用help(par)查看）

3、畫圖面板分割

在一個面板中畫多張圖

（1）、par中參數mfrow和mfcol

（2）、ayout函數

生成復雜的圖形排列

（3）、其它函數

在一個面板中畫多張圖

4.圖形保存

（1）輸出到屏幕

windows, X11

（2）輸出到文件
df , postscript , xfig, bitmap, pictex, cairo_pdf, svg, png, jpeg, bmp, tiff

通過菜單命令保存圖形

⑽ r語言指的是什麼

R語言是用於統計分析、繪圖的語言和操作環境。R語言是屬於GNU系統的一個自由、免費、源代碼開放的軟體，它是一個用於統計計算和統計制圖的優秀工具。

R語言是統計領域廣泛使用的誕生於1980年左右的S語言的一個分支。可以認為R語言是S語言的一種實現。而S語言是由AT&T貝爾實驗室開發的一種用來進行數據探索、統計分析和作圖的解釋型語言。

r語言的特點：

1、R是自由軟體。這意味著它是完全免費，開放源代碼的。可以在它的網站及其鏡像中下載任何有關的安裝程序、源代碼、程序包及其源代碼、文檔資料。標準的安裝文件自身就帶有許多模塊和內嵌統計函數，安裝好後可以直接實現許多常用的統計功能。

2、R是一種可編程的語言。作為一個開放的統計編程環境，語法通俗易懂，很容易學會和掌握語言的語法。而且學會之後，我們可以編制自己的函數來擴展現有的語言。這也就是為什麼它的更新速度比一般統計軟體，如SPSS、SAS等快得多。大多數最新的統計方法和技術都可以在R中直接得到。