京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者:丁点helper
来源:丁点帮你
上篇文章中,我们用世界银行的例子给大家介绍了R语言散点图怎么画,那折线图呢?
绘制折线图
如果将散点图上的点从左往右连接起来,就会得到一个折线图。今天我们以R中自带的Orange 数据集为例,来学习折线图的画法,该数据集中包含五种橘树的树龄和年轮数据。要考察橘树的年轮如何随着树龄变化,先画个散点图看看:
# 先看第一种橘树,提取第一种树的数据,保存在t1中 t1 <- subset(Orange, Tree==1)
戳此复习subset()函数的功能。
# 绘制散点图 plot(t1$age, t1$circumference, xlab="Age (days)", ylab="Circumference (mm)", main="Orange Tree 1 Growth")
再画折线图:
# 绘制折线图 plot(t1$age, t1$circumference, xlab="Age (days)", ylab="Circumference (mm)", main="Orange Tree 1 Growth", type="b")
可以发现,绘制折线图使用的仍是plot()函数,其代码只比散点图的多了一个用来设置图形外观的命令:type='b','b'表示用线条将点连接起来,因此我们就得到了下图:
折线图的图形外观还可以有很多种,均可通过type命令来完成,下表展示了type可选的取值:
选取上表中各种类型的type值,就可以得到各式各样的折线图:
试着调整图形
虽然上面的图形已经可以准确表达数据信息,但有时自动生成的图形可能无法满足需求。
比如,我们想把上面的散点图和折线图放在同一张图中,便于比较,或者想改变文字的字体、颜色等…… 此时,可以在用plot()作图前,先用par()函数设置你想改变的参数:
# 设置par()函数
par(mfrow=c(1,2),bty='l',cex.main=1.5,
col.main='deepskyblue4',font.lab=2,
family='Times New Roman')
# 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",col='deepskyblue4',
type="b")
大家可以先将这段代码复制到R中运行(记得先用本文开头的方法生成t1这个对象),看看出现了什么?
par(mfrow=c(1,2),bty='l',cex.main=1.5,
col.main='deepskyblue4',font.lab=2,
family='Times New Roman')
par()是R中用来设置图形参数的函数。
上面的代码中,mfrow是图形整体布局命令,不是针对某个具体的图形而言的,而是对整个绘图区域的布局。定义整体有几行、几列图形,其赋值形式为c(行数,列数);
bty是设置图形边框类型的函数,其取值及效果如下图:
cex.main:设置标题文本的放大倍数,还可用cex.axis 和 cex.lab分别设置坐标轴刻度值和名称文本的放大倍数;
col.main:设置文本标题的颜色,大家能猜出坐标轴刻度值和名称的颜色如何设置吗?欢迎留言呀~
font.lab:设置坐标轴名称的字型:
family:设置图形中所有文本的字体。
最终得到的图形如下,你还能想到哪些需要改进或调整的地方呢,我们可以作为今后讲授的内容
——热门课程推荐:
想从事业务型数据分析师,您可以点击>>>“数据分析师”了解课程详情;
想从事大数据分析师,您可以点击>>>“大数据就业”了解课程详情;
想成为人工智能工程师,您可以点击>>>“人工智能就业”了解课程详情;
想了解Python数据分析,您可以点击>>>“Python数据分析师”了解课程详情;
想咨询互联网运营,你可以点击>>>“互联网运营就业班”了解课程详情;
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27