基础0302（非参数统计2015）课件
R绘图功能,R具备卓越的绘图功能，通过参数设置对图形进行精确控制。绘制的图形能满足出版印刷的要求，可以输出Jpg、tiff、eps、emf、pdf、png等各种格式。 通过与GhostScript软件的结合，可以生成600dpi，1200dpi的等各种分辨率和尺寸的图形。 绘图是通过绘图函数结合相应的选项完成的。 绘图函数包括高级绘图函数和低级绘图函数。,2,高级绘图函数,A.7.1 plot函数 #散点图 plot(x,y,)函数 x:图形中点的坐标，或者也可以表示一个单独的作图结构、函数或任何一个R语言对象 y:着是一个可选的参数，如果x表示x轴坐标的话，则y表示图形中点的y轴坐标 ：其他图形参数,练习,gg =rnorm(1000) #产生样本量为1000的正态样本 hist(gg)# 制图 x - c(1,2,2,5)#赋值 y=x/sum(x)#计算x的构成比 names(y)-c(“tom”,”bill”,”reed”,”jane”)#给每一个赋名 pie(y,col=c(“green”,”red”,”brown”,”white”)#制图，col为取色,x=c(1,6,5,8,3,2,1,6,5,4,8,5,4,7) y=c(6,5,4,8,7,4,6,5,8,4,7,1,4,5) plot(x,y),x - 0:64/64 y - sin(3*pi*x) plot(x, y, type=“l“, col=“blue“, main = “points with bg & legend(*, pt.bg)“) points(x, y, pch=21, bg=“pink“) legend(.4,1, c(“sin(c x)“,'cos(c,x)','tan(c,x)'), pch=21, pt.bg=“green“, lty=1, col = “blue“, text.col='red',text.width=0.3,title='Legend', bty='o', x.intersp=0.2,merge=T),x=rnorm(10) hist(x,breaks=5,freq=FALSE) bins=seq(-3.5,3.5,by=0.5) hist(x,breaks=bins),8,图 散点图与箱线图,9,低级绘图函数,10,绘图参数,参数用在函数内部，在没有设定值时使用默认值。 font = 字体,lty = 线类型,lwd = 线宽度,pch = 点的类型, xlab = 横坐标,ylab = 纵坐标, xlim = 横坐标范围, ylim = 纵坐标范围, 也可以对整个要绘制图形的各种参数进行设定 参见 par(),举例：绘图,x=seq(0,10,.5) y=2*sin(0.2*x)+log(x2+3*x+1) plot(x,y,xlab=“X is across”, ylab=“Y is Up”) points(x0.5,y,pch=3),points(x,8-0.7*y,pch=“m”)#use a “m” symbol points(rev(x),y,pch=5) lines(x,y,lwd=2) title(“Titles are Tops”) #见下图,分步绘图,1.打开绘图窗口，不绘制任何对象 plot(x, y, type=“n“, xlab=“, ylab=“, axes=F) 2.添加坐标点 points(x,y) 3.添加坐标轴 axis(1); axis(at=seq(0.2,1.8,0.2), side=2) 4.补齐散点图的边框 box() 5.添加标题、副标题、横轴说明、纵轴说明 title(main=“Main title“, sub=“subtitle“, xlab=“x-label“, ylab=“y-label“),15,图 分步绘图,16,举例：绘图,生成0到2之间的50个随机数，分别命名为x,y x - runif(50,0,2) y - runif(50,0,2) 绘图：将主标题命名为“散点图”， 横轴命名为”横坐标”， 纵轴命名为“纵坐标” plot(x, y, main=“散点图“, xlab=“横坐标“, ylab=“纵坐标“) text(0.6,0.6,“text at (0.6,0.6)“) abline(h=.6,v=.6),17,图 绘图举例,A.7.2 多图显示 par() par(mfrow=c(2,2) x=rnorm(100,2,3) y=7:1 pie(y,col=rainbow(7),radius=1) hist(x,col=3) boxplot(x) barplot(c(1,2,3)#如下图,20,在原有图形上添加元素,举例： x - rnorm(100) # 生成随机数 hist(x,freq=F) # 绘制直方图 curve(dnorm(x),add=T) # 添加曲线 h - hist(x, plot=F) # 绘制直方图 ylim - range(0, h$density, dnorm(0) #设定纵轴的取值范围 hist(x, freq=F, ylim=ylim) #绘制直方图 curve(dnorm(x),add=T,col=“red“) #添加曲线,21,图27 在原有直方图上添加曲线,QQ图： 鉴别样本的分布是否近似于某种类型的分布,x=c(75.0,64.0,47.4,66.9,62.2,62.2,58.7,63.5,66.6,64.0,57.0,69.0,56.9,50.0,72.0) qqnorm(x,pch=21,col=“red“,bg=“yellow“,font=2,cex.lab=1.4); qqline(x,lwd=2,col=“blue“),x=rnorm(200,2,2) qqnorm(x,pch=21,col=“red“,bg=“yellow“,font=2, cex.lab=1.4); qqline(x,lwd=2,col=“blue“),经验分布图,x=c(40.5,20.8,16.9,20.2,17.3,32.4, 34.5,43.6,19.5,26.4,41.4) plot(ecdf(x),verticals=T,col=2, main=“Empirical distribution function x“, font=2,cex.lab=1.5) lines(14:46, pnorm(14:46,mean(x),sd(x), lwd=2,col=“blue“),A.8 R帮助和包 A.8.1 R帮助 help(abs)#绝对值函数 help(np) ?np,A.8.2 R包 install.packages(“np”)#安装非参包 library(np)#使用非参包,27,输入历史 history,输入的命令，在R中作为历史history保存，可输入函数 history() # 查看输入历史 history(Inf) # 查看打开R之后所有的输入 可用向上或向下的箭头切换输入的行。,
