统计分析：R/R/图形入门

正如本书贯穿始终所论证的，分析中一个极其重要的部分是对数据的可视化。幸运的是，R 拥有广泛的数据可视化功能：事实上，本书中的所有图形都是使用 R 制作的，通常只需几行代码。

在 R 中生成绘图主要有两种方法

1. 传统的 R 图形。我们将在此主题中介绍这个基本的图形框架。我们将使用它来生成与图 1.1 和 1.2 中类似的绘图。
2. “Trellis” 图形。这是一个更复杂的框架，可用于在一个页面上生成多个类似的绘图。在 R 中，此功能由 “lattice” 包提供（键入 help("Lattice", package=lattice) 获取详细信息）。

如何生成特定类型绘图的详细信息将在后面的章节中介绍；本主题仅介绍最基本的原理，其中主要有 3 个要点需要牢记

• 在 R 中生成绘图是通过键入特定的图形命令来实现的。这些命令有两种类型
  1. 设置完全新绘图的命令。此类型最常见的函数被称为 plot()。在最简单的情况下，这可能会用新绘图替换任何先前的绘图。
  2. 向现有绘图添加图形（线、文本、点等）的命令。许多函数可以做到这一点：最有用的函数是 lines()、abline()、points() 和 text()。
• R 始终将图形输出到一个 设备。通常这是一个屏幕上的窗口，但它也可以是一个 pdf 或其他图形文件（完整列表可以通过 ?device 找到）。这是将绘图保存到文档等中的方法之一。要在 (比如) pdf 文件中保存图形，您需要使用 pdf() 激活一个新的 pdf 设备，运行您的常规图形命令，然后使用 dev.off() 关闭设备。这在下面的最后一个示例中得到了说明。
• 不同的函数会根据 plot() 的第一个参数触发。默认情况下，这些函数旨在生成合理的输出。例如，如果它给出一个函数，比如 sqrt 函数，plot() 将生成 x 与 sqrt(x) 的图形；如果它给出一个数据集，它将尝试以合理的方式绘制数据点（有关更多详细信息，请参阅 ?plot.function 和 ?plot.data.frame）。诸如颜色、样式、项目大小以及轴标签、标题等图形细节，大多数可以通过 plot() 函数的其他参数来控制。

下面的示例从简单开始，然后变得越来越详细。建议初学者将每一行代码粘贴到 R 中，一次一行，以查看每个命令的效果。也建议进行实验！

输入

plot(sqrt)                              #Here we use plot() to plot a function 

plot(cars)                              #Here a dataset (axis names are taken from column names)

###Adding to an existing plot usually requires us to specify where to add
abline(a=-17.6, b=3.9, col="red")       #abline() adds a straight line (a:intercept, b:slope)
lines(lowess(cars), col="blue")         #lines() adds a sequence of joined-up lines
text(15, 34, "Smoothed (lowess) line", srt=30, col="blue")  #text() adds text at the given location
text(15, 45, "Straight line (slope 3.9, intercept -17.6)", srt=32, col="red") #(srt rotates)
title("1920s car stopping distances (from the 'cars' dataset)")

###plot() takes lots of additional arguments (e.g. we can change to log axes), some examples here
plot(cars, main="Cars data", xlab="Speed (mph)", ylab="Distance (ft)", pch=4, col="blue", log="xy")
grid()                                  #Add dotted lines to the plot to form a background grid 
lines(lowess(cars), col="red")          #Add a smoothed (lowess) line to the plot

###to plot to a pdf file, simply switch to a pdf device first, then issue the same commands
pdf("car_plot.pdf", width=8, height=8)  #Open a pdf device (creates a file)
plot(cars, main="Cars data", xlab="Speed (mph)", ylab="Distance (ft)", pch=4, col="blue", log="xy")
grid()                                  #Add dotted lines to the pdf to form a background grid 
lines(lowess(cars), col="red")          #Add a smoothed (lowess) line to the plot
dev.off()                               #Close the pdf device

结果

生成的绘图应该类似于以下内容

• 
• 
• 
• 文件：您的硬盘上也应该有一个此最后一个 (对数轴) 绘图的 pdf 文件。它应该被称为 “car plot.pdf”，并放置在您的当前 R “工作目录” 中：可能就是您的主文件夹）。

请注意，cars 数据集给出了以英尺为单位的制动距离和以英里/小时为单位的速度，因此此处生成的绘图与图 1.1 和 1.2 中的绘图有所不同，因为那里的数据已经转换为公制单位。