R语言统计分析——折线图
参考资料:R语言实战【第2版】
如果将散点图上的点从左到右连接起来,就会得到一个折线图。以基础安装中的Orange数据集为例,展示如下:
# 设置绘图参数
opar<-par(no.readonly = TRUE)
# 画布拆分为1行2列
par(mfrow=c(1,2))
# 选取绘图数据
t1<-subset(Orange,Tree==1)
# 绘制散点图
plot(t1$age,t1$circumference,xlab="Age (days)",ylab="Circumference (mm)",main="Orange Tree 1 Growth")
# 绘制折线图
plot(t1$age,t1$circumference,xlab="Age (days)",ylab="Circumference (mm)",main="Orange Tree 1 Growth",type="b")
# 恢复初始参数设置
par(opar)

折线图一般可以用下列两个函数之一来绘制:
plot(x,y,type=)
lines(x,y,type=)
其中,x和y是要连接的(x,y)点的数值型向量。参数type可选值如下:
| 类型 | 图形外观 |
| p | 只有点 |
| l | 只有线 |
| o | 实心点和线(线覆盖在点上) |
| b、c | 线连接点 |
| s、S | 阶梯线 |
| h | 直方图式的垂直线 |
| n | 不生成任何点和线(通常为后面的命令创建坐标轴) |
type="p"生成典型的散点图
type="b"生成最常见的折线图
b和c之间的不同在于点是否出现或者线之间是否有空隙
type="s"和type="S"都是生成阶梯线,但第一种类型是先横线再上升,而第二种类型是先上升再横线。

注意,plot()和lines()函数工作原理不同。plot()函数是在被调用时创建一幅新图,而lines()函数则是在已有的图形上田间信息,并不能自己生成图形。因此,lines()函数通常是在plot()函数生成一幅图形之后再被调用。如果对图形有要求,我们可以先通过plot()函数中的type="n"选线来创建坐标轴、标题和其他图形特征,然后再使用lines()函数添加各种需要绘制的曲线。
# 将因子型数据转换为数值型数据
Orange$Tree<-as.numeric(Orange$Tree)
ntree<-max(Orange$Tree)
xrange<-range(Orange$age)
yrange<-range(Orange$circumference)
# 创建图形
plot(xrange,yrange,type="n",xlab="Age(days)",ylab="Circumference(mm)")
# 设置需要的图形参数数据
colors<-rainbow(ntree)
linetype<-c(1:ntree)
plotchar<-seq(18,18+ntree,1)
# 添加线条
for (i in 1:ntree){tree<-subset(Orange,Tree==i)lines(tree$age,tree$circumference,type='b',lwd=2,lty=linetype[i],col=colors[i],pch=plotchar[i])
}
title("Tree Growth","example of line plot")
legend(xrange[1],yrange[2],1:ntree,cex=0.4,col=colors,pch=plotchar,lty=linetype,title="Tree")

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