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  • 本文以自己建立的案例数据介绍了 ggplot 条形图的建立,及美化。 分别从加边框、调颜色、调大小、加数据标签几个方向介绍了条形图的建立及美化。并将完整的代码赋于文章末尾,供大家学习参考。


    排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到条形图中。条形图显示各个项目之间的比较情况。通常用于比较不同项目(组)之间的多少关系。

    建立数据(虚构)

    为了很好的解释条形图,我们先建立这样的表格:

    绝不是追剧认识的
    姓名性别成绩
    顾未易85
    司徒末67
    宁为谨92
    郑叮叮80
    韩商言72
    佟年90

    在这里插入图片描述

    ### 建立条形图数据
    name <- c("顾未易", "司徒末", "宁为谨", 
              "郑叮叮", "韩商言", "佟年")            # 姓名
    sex <- c("男", "女", "男", "女", "男", "女")     # 性别
    score <- c(85,67,92,80,72,90)                    # 成绩(纯属虚构)
    data_1 <- data.frame(name,sex,score)             # 组成数据框
    

    基本条形图

    ggplot(data_1,aes(x = name, y = score))+            # 设定xy轴的数据   
      geom_bar(stat = "identity", colour = "black")     # 用样本点的值对应纵轴值
    

    在这里插入图片描述
    由于图形过于难看,个人建议稍加美化。

    条形图着色

    为了区别男女性别,这边使用scale_fill_manual()函数进行自定义色号。

    ggplot(data_1,aes(x = name, y = score, fill = sex))+      # 按照性别进行填充颜色
      geom_bar(stat = "identity", colour = "black")+          # colour加条的边框
      scale_fill_manual(values = c("#c45a65", "#4f383e"))     # manual可自定义色号 
    
    

    在这里插入图片描述
    依照个人审美,图像中的矩形显得稍微有点胖,不太适合我的审美,我觉得调一下会舒服一些。

    调整条形宽度和间距

    通过调整geom_bar()函数的参数width从而改变条的形状。

    ggplot(data_1,aes(x = name, y = score, fill = sex))+      # 按照性别进行填充颜色
      geom_bar(stat = "identity", width = 0.5)+               #width调整条的形状
      scale_fill_manual(values = c("#c45a65", "#4f383e"))     # manual可自定义色号 
    

    在这里插入图片描述
    变瘦了,也变美了。但是这我也不能直观看出具体的值啊。因此需要给条形图加标签。

    条形图加数据标签

    在图上加入文本时使用geom_text()函数。其中文本的位置可根据vjust参数进行调节。当值为正时,显示在条内,当数字为负时显示在条外面。

    ggplot(data_1,aes(x = name, y = score, fill = sex))+      # 按照性别进行填充颜色
      geom_bar(stat = "identity", width = 0.5)+               # width调整条的形状
      scale_fill_manual(values = c("#c45a65", "#4f383e"))+    # manual可自定义色号 
      geom_text(aes(label=score),vjust=-1)                    # geom_text函数添加文本
    
    

    在这里插入图片描述
    emmmm,舒服多了,具体关于更多ggplot玩法正在解锁中。

    完整代码仅供参考

    ## 绘制条形图
    ### 建立条形图数据
    name <- c("顾未易", "司徒末", "宁为谨", 
              "郑叮叮", "韩商言", "佟年")            # 姓名
    sex <- c("男", "女", "男", "女", "男", "女")     # 性别
    score <- c(85,67,92,80,72,90)                    # 成绩(纯属虚构)
    data_1 <- data.frame(name,sex,score)             # 组成数据框
     
    ### 基本条形图 
    ggplot(data_1,aes(x = name, y = score))+            # 设定xy轴的数据   
      geom_bar(stat = "identity", colour = "black")     # 用样本点的值对应纵轴值
    
    ### 条形图着色
    ggplot(data_1,aes(x = name, y = score, fill = sex))+      # 按照性别进行填充颜色
      geom_bar(stat = "identity", colour = "black")+          # colour加条的边框
      scale_fill_manual(values = c("#c45a65", "#4f383e"))     # manual可自定义色号 
    
    ### 条形图条改大小
    ggplot(data_1,aes(x = name, y = score, fill = sex))+      # 按照性别进行填充颜色
      geom_bar(stat = "identity", width = 0.5)+               # width调整条的形状
      scale_fill_manual(values = c("#c45a65", "#4f383e"))     # manual可自定义色号 
      
    ### 条形图加数据标签
    ggplot(data_1,aes(x = name, y = score, fill = sex))+      # 按照性别进行填充颜色
      geom_bar(stat = "identity", width = 0.5)+               # width调整条的形状
      scale_fill_manual(values = c("#c45a65", "#4f383e"))+    # manual可自定义色号 
      geom_text(aes(label=score),vjust=-1)                    # geom_text函数添加文本
    
    

    创作不易,都浏览到这儿了,看官可否将下面的收藏点赞帮忙点亮。

    在这里插入图片描述

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  • R语言绘制条形图

    2021-05-14 11:23:38
    1.绘制基础的条形图; # 加载包 library(ggplot2) # 模拟数据集 data <- data.frame( name=c("Q","W","E","G","E","H","J","K","L","M") , value=c(2,14,3,17,50,68,71,64,32,99) ) # 绘图 ggplot(data, aes...

    下面是ggplot2绘制barplot的小例子~

    1.绘制基础的条形图;

    # 加载包
    library(ggplot2)
    
    # 模拟数据集
    data <- data.frame(
      name=c("Q","W","E","G","E","H","J","K","L","M") ,  
      value=c(2,14,3,17,50,68,71,64,32,99)
    )
    
    # 绘图
    ggplot(data, aes(x=name, y=value)) + 
      geom_bar(stat = "identity")
    

    在这里插入图片描述
    2.调整条形图的宽度和颜色;

    ##调整图形的宽度和颜色
    library(ggplot2)
    
    data <- data.frame(
      name=c("Q","W","E","G","E","H","J","K","L","M") ,  
      value=c(2,14,3,17,50,68,71,64,32,99)
    )
    
    ggplot(data, aes(x=name, y=value)) + 
      geom_bar(stat = "identity", width=0.5, color='#3C5488B2',fill='#00A087B2') 
    

    在这里插入图片描述
    3.也可按照下面这个方法调整条形图的颜色(使用mtcars数据集);

    library(ggplot2)
    
    #绘图
    ggplot(data=mtcars, mapping=aes(x=as.factor(cyl),fill=as.factor(cyl)))+
      geom_bar(stat="count",width=0.5)+
      scale_fill_manual(values=c("#3C5488B2","#00A087B2","#F39B7FB2"))+
      theme(legend.position="none")
    

    在这里插入图片描述
    4.添加条形图的文本;

    library(ggplot2)
    
    ###添加条形图的文本
    ggplot(data=mtcars, mapping=aes(x=as.factor(cyl),fill=as.factor(cyl)))+
      geom_bar(stat="count",width=0.5)+
      scale_fill_manual(values=c("#3C5488B2","#00A087B2","#F39B7FB2"))+
      geom_text(stat='count',aes(label=..count..), vjust=1.6, color="white", size=3.5)+
      theme_minimal()
    

    在这里插入图片描述
    5.旋转坐标轴,使用coord_flip()函数即可;

    library(ggplot2)
    
    ###添加条形图的文本
    ggplot(data=mtcars, mapping=aes(x=as.factor(cyl),fill=as.factor(cyl)))+
      geom_bar(stat="count",width=0.5)+
      scale_fill_manual(values=c("#3C5488B2","#00A087B2","#F39B7FB2"))+
      geom_text(stat='count',aes(label=..count..), vjust=1.6, color="white", size=3.5)+
      theme_minimal()+
      coord_flip()
    

    在这里插入图片描述
    “作图帮”公众号免费分享绘图代码与示例数据,小伙伴们可以关注一下哦~

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  • R语言绘制简单条形图

    千次阅读 2020-09-21 19:55:41
    网购次数和满意度的条形图。其结果如下所示 (1) 使用 read.csv()读取数据到 data3_1 中,可以采用绝对路径或者相对路 径形式读取文件。 (2) 在 R 控制台查看 data3_1 的内容 (3) 查看 data3_1 的模式 (4) 使用 ...

    自己用了一个csv文件
    要求:
    数据:data3_1.csv.根据2000个消费者网购情况的调查数据,分别绘制性别,
    大数据 R 语言程序设计实验 河北地质大学 信息工程学院 大数据专业
    网购次数和满意度的条形图。其结果如下所示
    在这里插入图片描述
    (1) 使用 read.csv()读取数据到 data3_1 中,可以采用绝对路径或者相对路
    径形式读取文件。
    (2) 在 R 控制台查看 data3_1 的内容
    (3) 查看 data3_1 的模式
    (4) 使用 attach()函数绑定列表 data3_1
    (5) 使用 table()生成性别的一维表到 table1
    (6) 使用 table()生成网购次数的一维表到 table2
    (7) 使用 table()生成满意度的一维表到 table3
    (8) 使用 layout()进行页面布局,按行存放图形
    (9) 使用 par() 设 置 图 形 的 边 距 和 字 体 大 小 :
    par(mai=c(0.6,0.6,0.4,0.1),cex=0.7)
    (10) 使用barplot()绘制图(a),参数density=30,angle=0,分别设置填充
    密度和密度线的角度。参数 border=”blue”,即边框线设为蓝色。
    (11) 使用 barplot()绘制图(b), 参数 density=20,angle=90.
    (12) 使用 barplot()绘制图(c),颜色设置自行选择

     text <- read.csv("D:\\R语言\\data3_1.csv",sep=",",header=TRUE)
     text
     
    

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    (9) 使用 par() 设 置 图 形 的 边 距 和 字 体 大 小 :
    par(mai=c(0.6,0.6,0.4,0.1),cex=0.7)
    (10) 使用barplot()绘制图(a),参数density=30,angle=0,分别设置填充
    密度和密度线的角度。参数 border=”blue”,即边框线设为蓝色。
    (11) 使用 barplot()绘制图(b), 参数 density=20,angle=90.
    (12) 使用 barplot()绘制图(c),颜色设置自行选择。

    > layout(matrix(c(1,2,3,3),2,2,byrow=TRUE))
    > par(mai=c(0.6,0.6,0.4,0.1),cex=0.7)
    > > barplot(table1,main="(a)水平条形图",xlab="人数",ylab="性别",horiz=TRUE,density=30,angle=0,border="blue")
    > barplot(table2,main="(b)垂直条形图",xlab="网购次数",ylab="人数",horiz=FALSE,density=20,angle=90)
    > barplot(table2,main="(C)垂直条形图",xlab="满意度",ylab="人数",col=cm.colors(3))
    

    R语言中barplot()函数的基本语法格式如下:

    barplot(height, names.arg = NULL, beside = FALSE,horiz = FALSE, density = NULL, angle = 45,col = NULL, border = par(“fg”),main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL,xlim = NULL, ylim = NULL, …)
    height:向量或矩阵,用来构成条形图中各条的数值。

    names.arg:位于条低端的文字标签。

    beside: 逻辑值,为FALSE时绘制堆叠图,为TRUE时绘制分组图。

    horiz: 逻辑值,为FALSE时,绘制垂直条形图,为TRUE时绘制水平条形图。

    density:一个向量值。当指定该值时,条将以斜线填充。即每英寸斜线的密度。

    angle:以逆时针方向给出的阴影线的角度。默认为45度。

    col:条的填充色。

    border:条的边框颜色,如设置为TRUE时,边框颜色将于阴影线的颜色相同。

    main:用于指定绘图的主标题。

    sub:用于指定绘图的次标题。

    xlab, ylab :用于指定x轴和y轴的标签。

    xlim, ylim:分别用于指定x轴和y轴的取值范围。

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  • R语言绘图:大道至简系列——barplot 目录R语言绘图:大道至简系列——barplot前言一、barplot参数简介二、barplot参数详解1.height,main,sub2.width3.space4.names.arg5.legend.text6.beside7.horiz8.density...

    R语言绘图:大道至简系列——barplot



    前言

    我知道,关于R语言的绘图教程满天飞,随便一搜一大堆,一方面我想打好基本功,另一方面,我想把这个做成一个系列,然后方便大家学习,整个系列可能不会有耳目一新的感觉,但我尽量多的运用帮助文档中的参数。


    提示:以下是本篇文章正文内容,下面案例可供参考

    一、barplot参数简介

    条形图可垂直或水平展示分类变量的概率分布、频数分布或者百分比分布。
    此篇教程分为一组observations的条形图和多组别observations的条形图。
    参数详解:
    1.height,main,sub:条形图的高度,也就是各观测发生的频数,可为向量或矩阵。main,sub为主标题和副标题。

    2.width:条形图的条宽。若width向量的长度少于条形数,width会循环使用。若是一个数,则宽度不会变,因为相当于各个条形宽度还是1:1:1:1…,除非设置了xlim。

    3.sapce:space为条形之间的空隙(空隙=平均条形宽 × sapce)。若height是矩阵,beside=TRUE,也即展示的是多组别observations的条形图时,space若为从c(m,n),m为组内的间隙,n为组间的间隙。

    4.names.arg:height为向量时:names.arg为各条形命名。height为矩阵时:names.arg为各组命名。

    5.legend.text:自动根据条形图顺序设置图例,且legend.text对应着图例的标签名,若legend.text为TRUE,则图例标签名对应与向量的names或矩阵的行名。

    6.beside:TRUE or FALSE,当height为矩阵时,条形图时并列还是堆叠。

    7.horize:是否水平放置。

    8.density,angle:条形中填充斜线的密度及角度。

    9.col,border:设置条形填充及边框颜色。

    10.xlab,ylab:设置x,y轴标题。

    11.xlim,ylim,xpd:设置横纵坐标轴限制,xpd:条形图是否能超出绘图范围。

    12.log:‘x’,‘y’,‘xy’,定义x轴,y轴是否对数变换。

    13.axes:logical,是否绘制频数对应的坐标轴。

    14.axisnames:是否显示横坐标的名字。

    15.cex.axis,cex.names:纵坐标标签大小,cex.names设置横坐标标签的大小。

    16.axis.lty:横坐标坐标轴的直线形态,虚线?实线?。。。

    17.offset:对指定的条形图中某个条形向上或向下位移。

    18.ann: 是否展示(main, sub, xlab, ylab) 。

    19.args.legend:值为列表,列表内包含legend()函数中的参数,可以对条形图的图例进行细节设置。

    20.data,subset:数据集,数据集的子集。

    21.na.action:对NA值进行的处理方式。

    22.add:是否加入到别的图中。

    23.inside此参数,目前还没发现有什么用!,按照帮助文档中的方法使用即可。

    示例数据:

    a <- c(1,2,3,4,3,2,1)
    names(a) <- c('a','b','c','d','e','f','g')
    b <- matrix(c(1,2,3,4,2,3,1,4,1),nrow = 3,,byrow = T)
    colnames(b) <- c('c1','c2','c3')
    rownames(b) <- c('r1','r2','r3')
    #运行a,b查看数据
    > a
    a b c d e f g 
    1 2 3 4 3 2 1 
    > b
       c1 c2 c3
    r1  1  2  3
    r2  4  2  3
    r3  1  4  1
    

    二、barplot参数详解

    1.height,main,sub

    height即为数据来源,代表频数,可为向量或者矩阵。
    main参数设置标题,sub设置副标题,在图最下方(后续不再介绍)

    在这里插入图片描述

    代码如下:

    opar <- par(mfrow=c(1,2))
    barplot(height = a,main = 'a',sub = '向量')
    barplot(height = b,main = 'b',sub = '矩阵')
    

    2.width

    设置条形的宽度,可以发现设置单个值时不会改变宽度,除非设置xlim(此处为字符形式的横坐标,所以未进一步探索)
    在这里插入图片描述
    代码如下:

    ##设置图形布局
    opar <- par(mfrow=c(2,2))
    
    barplot(height = a,main = 'width=c(0.5,1)',sub = 'a:向量',width = c(0.5,1))
    barplot(height = a,main = 'width=0.5',sub = 'a:向量',width = 0.5)
    barplot(height = a,main = 'width=1',sub = 'a:向量',width = 1)
    barplot(height = b,main = 'width=c(0.5,1)',sub = 'b:矩阵',width = c(0.5,1))
    

    3.space

    若height为向量,space为条形左边的空隙(空隙=平均条形宽 × sapce)。若height是矩阵,beside=TRUE,也即展示的是多组别observations的条形图时,space若为c(m,n),则m为组内的间隙,n为组间的间隙。

    在这里插入图片描述

    代码如下:

    ##设置图形布局
    opar <- par(mfrow=c(2,2))
    barplot(height = a,main = 'space=c(0,1,2,3)',sub = 'a:向量',space = c(0,1,2,3))
    barplot(height = a,main = 'space=1',sub = 'a:向量',space = 1)
    barplot(height = b,main = 'space=c(0.5,3)',sub = 'b:矩阵',space = c(0.5,3),
            beside = T,col = c('red','lightblue','green') )
    legend(legend = rownames(b),x = 15,y=4,fill = c('red','lightblue','green'),cex = 0.6,horiz = T)
    barplot(height = b,main = 'space=c(3,0.5)',sub = 'b:矩阵',space = c(3,0.5),
            beside = T,col = c('red','lightblue','green') )
    legend(legend = rownames(b),x = 20,y=4,fill = c('red','lightblue','green'),cex = 0.6,horiz = T)
    
    

    4.names.arg

    height为向量时:names.arg为各条形命名
    height为矩阵时:names.arg为各组命名
    在这里插入图片描述

    代码如下:

    opar <- par(mfrow=c(2,2))
    barplot(height = a,main = 'names.arg = c(1,2,3,4,5,6,7)',sub = 'a:向量',names.arg = c(1,2,3,4,5,6,7))
    barplot(height = a,main = 'names.arg = c(7,6,5,4,3,2,1)',sub = 'a:向量',names.arg = c(7,6,5,4,3,2,1))
    barplot(height = b,main = 'names.arg = c(1,2,3)',sub = 'b:矩阵',beside = T,names.arg = c(1,2,3))
    barplot(height = b,main = 'names.arg = c(3,2,1)',sub = 'b:矩阵',beside = T,names.arg = c(3,2,1))
    
    
    

    5.legend.text

    自动根据条形图顺序设置图例,且legend.text对应着图例的标签名,若legend.text为TRUE,则图例标签名对应与向量的names或矩阵的行名
    在这里插入图片描述

    代码如下:

    opar <- par(mfrow=c(2,2))
    barplot(height = a,main = 'legend.text = c(1,2,3,4,5,6,7)',sub = 'a:向量',col = c('red','yellow','blue','lightblue','green','orange','purple'),legend.text = c(1,2,3,4,5,6,7))
    barplot(height = a,main = 'legend.text = T',sub = 'a:向量',legend.text = T)
    barplot(height = b,main = 'legend.text = c(1,2,3)',col = c('red','yellow','blue'),sub = 'b:矩阵',beside = T,legend.text = c(1,2,3))
    barplot(height = b,main = 'legend.text = T',sub = 'b:矩阵',beside = T,legend.text = T)
    
    

    6.beside

    是否堆叠
    在这里插入图片描述

    代码如下:

    opar <- par(mfrow=c(1,2))
    barplot(height = b,main = 'beside = F',sub = 'b:矩阵',beside = F,legend.text = T)
    barplot(height = b,main = 'beside = T',sub = 'b:矩阵',beside = T,legend.text = T)
    
    

    7.horiz

    是否横置
    在这里插入图片描述

    代码如下:

    opar <- par(mfrow=c(2,2))
    barplot(height = a,main = 'horiz = F',sub = 'a:向量',horiz = F)
    barplot(height = a,main = 'horiz = T',sub = 'a:向量',horiz = T)
    barplot(height = b,main = 'horiz = F',sub = 'b:矩阵',horiz = F,legend.text = T)
    barplot(height = b,main = 'horiz = T',sub = 'b:矩阵',horiz = T,legend.text = T)
    
    

    8.density,angle

    设置条形填充的斜线密度及角度
    在这里插入图片描述

    代码如下:

    opar <- par(mfrow=c(1,1))
    barplot(height = a,main = 'density = c(5,10,20,50,100,50,20) \n angle = c(0,30,60,90,120,150,180)',sub = 'a:向量',density = c(5,10,20,50,100,50,20),angle = c(0,30,60,90,120,150,180))
    
    

    9.col,border

    设置条形填充及边框颜色
    在这里插入图片描述

    代码如下:

    opar <- par(mfrow=c(1,2))
    barplot(height = a,main = "col = c('red','green','blue')",sub = 'a:向量',col = c('red','green','blue'))
    barplot(height = a,main = "border = c('blue','green','red')",col = 'white',sub = 'a:向量',border = c('blue','green','red'))
    
    

    10.xlab,ylab

    设置x,y轴标题
    在这里插入图片描述
    代码如下:

    opar <- par(mfrow=c(1,1))
    barplot(height = a,main = "xlab = '类别'\nylab = '频数'",sub = 'a:向量',xlab = '类别',ylab = '频数')
    
    

    11.xlim,ylim,xpd

    设置横纵坐标轴限制,xpd:条形图是否能超出绘图范围
    在这里插入图片描述

    代码如下:

    opar <- par(mfrow=c(1,3))
    barplot(height = a,main = "xlim = c(0,5)\nylim = c(2,4)\nxpd = F",sub = 'a:向量',xlim = c(0,5),ylim = c(2,4),xpd = F)
    barplot(height = a,main = "xlim = c(0,5)\nylim = c(2,4)\nxpd = T",sub = 'a:向量',xlim = c(0,5),ylim = c(2,4),xpd = T)
    barplot(height = a,main = "默认参数")
    

    12.log

    x轴或者y轴是否行log转换
    在这里插入图片描述

    代码如下:

    opar <- par(mfrow=c(2,2))
    barplot(height = a,main = "log = 'y'",sub = 'a:向量',log = 'y')
    barplot(height = a,main = "log = 'xy'",sub = 'a:向量',log = 'xy')
    barplot(height = a,main = "默认参数",sub = 'a:向量')
    barplot(height = a,main = "log = 'x'",sub = 'a:向量',log = 'x')
    

    13.axes

    axes:可控制纵坐标轴的显示
    在这里插入图片描述

    代码如下:

    opar <- par(mfrow=c(1,2))
    barplot(height = a,main = "axes = T",sub = 'a:向量',axes = T)
    barplot(height = a,main = "axes = F",sub = 'a:向量',axes= F)
    

    14.axisnames

    设置:是否显示横坐标的名字
    在这里插入图片描述

    代码如下:

    opar <- par(mfrow=c(1,2))
    barplot(height = a,main = "axisnames = T",sub = 'a:向量',axisnames = T)
    barplot(height = a,main = "axisnames = F",sub = 'a:向量',axisnames = F)
    

    15.cex.axis,cex.names

    cex.axis设置纵坐标标签大小,cex.names设置横坐标标签的大小。
    在这里插入图片描述

    代码如下:

    opar <- par(mfrow=c(2,2))
    barplot(height = a,main = "cex.axis = 1",sub = 'a:向量',cex.axis = 1)
    barplot(height = a,main = "cex.axis = 2",sub = 'a:向量',cex.axis = 2)
    barplot(height = a,main = "cex.names = 1",sub = 'a:向量',cex.names = 1)
    barplot(height = a,main = "cex.names = 2",sub = 'a:向量',cex.names = 2)
    

    16.axis.lty

    横坐标坐标轴的直线形态
    在这里插入图片描述

    代码如下:

    opar <- par(mfrow=c(2,2))
    barplot(height = a,main = "axis.lty = 1",sub = 'a:向量',axis.lty = 1)
    barplot(height = a,main = "axis.lty = 2",sub = 'a:向量',axis.lty = 2)
    barplot(height = a,main = "axis.lty = 3",sub = 'a:向量',axis.lty = 3)
    barplot(height = a,main = "axis.lty = 4",sub = 'a:向量',axis.lty = 4)
    

    17.offset

    对指定的条形图中某个条形向上或向下位移
    在这里插入图片描述

    代码如下:

    barplot(height = a,main = "offset = c(-1,0,1,2,3,4,5)",sub = 'a:向量',offset = c(-1,0,1,2,3,4,5))
    
    

    18.ann

    ann设置条形图是否显示标题,副标题,x,y轴的轴标题
    左图ann=F,可发现其没有上述四个内容
    在这里插入图片描述

    代码如下:

    opar <- par(mfrow=c(1,2))
    barplot(height = a,main = "ann = F",sub = 'a:向量',xlab = 'x',ylab = 'y',ann = F)
    barplot(height = a,main = "ann = T",sub = 'a:向量',xlab = 'x',ylab = 'y',ann = T)
    

    19.args.legend

    args.legend:值为列表,列表内包含legend()函数中的参数,可以对条形图的图例进行细节设置
    在这里插入图片描述
    代码如下:

    barplot(height = b,main = 'horiz = F',sub = 'b:矩阵',horiz = F,legend.text = T,args.legend = list(x=4,y=6,title='group'),xpd = T)
    

    20.data,subset,na.action,add

    以上参数不多赘述。

    21.inside:

    此参数,目前还没发现有什么用!按照帮助文档中的方法使用即可


    总结

    大道至简系列第一篇终于弄完了,下一篇写直方图——hist()

    实力有限,如有错误,欢迎大家批评指正。

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空空如也

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r语言条形图带数据