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  • R语言par函数设置图像个数、边界、颜色等实战
    2021-09-11 17:08:28

    R语言par函数设置图像个数、边界、颜色等实战

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    R语言par函数设置图像个数、边界、颜色等实战

    #par函数设置多图可视化

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    par可用于设置或查询图形参数。图形参数非常,大多数可以在作图函数中设置,本文列举最常见的应用

    1.设置图像布局

    ### 1.设置图像布局  
    par(mfcol=c(1,2)) #  c(nr, nc),一行两列 
    par(mfrow=c(2,1)) # 两行行一列

    2. 图形设备参数恢复默认值

    ### 2. 图形设备参数恢复默认值
    opar <- par(no.readonly = T) # 列表,储存R默认作图参数
    par(opar)
    plot(1:10)
    
    dev.off() #关闭当前图形设备
    plot(1:10) # plot函数打开新的图形设备,参数为默认值

    3. 设置图像区域坐标

    ### 3. 设置图像区域坐标
    
    par(fig=c(0,0.6,0.5,1)) # c(x1, x2, y1, y2),横向范围0~0.6,纵向范围0.5~1
    plot(1:100)
    
    opar<-par(no.readonly = TRUE)
    par(fig=c(0,0.8,0,0.9))
    plot(mtcars$wt,mtcars$mpg,xlab = "miles per callon",
         ylab = "Car Weight")
    par(fig=c(0,0.8,0.50,1),new=TRUE)
    boxplot(mtcars$wt,horizontal = TRUE,axes=FALSE)
    par(fig=c(0.65,1,0,0.8),new=TRUE)
    boxplot(mtcars$mpg,axes=FALSE)

    4. 设置背景/前景颜色 

    ### 4. 设置背景/前景颜色
    par(bg="green")
    plot(1:100)
    par(fg="red")
    plot(1:100)

    5.边框类型设置

    ### 5.边框类型设置
    
    # 对应的边框类型和字母形状相似,n-无边框
    par(bty="n")  # o,l,7,c,u,],n
    # bty is one of "o" (the default), "l", "7", "c", "u", or "]" 
    # the resulting box resembles the corresponding upper case letter. 
    # A value of "n" suppresses the box.
    plot(1:10)

    6. 设置坐标轴注释

    ### 6. 设置坐标轴注释
    par(lab=c(10,10,5)) # The default is c(5, 5, 7)
    plot(1:10)
    # 形式为c(x,y,len)的数字向量,用于修改轴的默认注释方式。
    # x和y的值给出x和y轴上的(近似)记号数,len指定标签长度。
    # 默认值是c(5,5,7)。
    # 请注意,这仅影响在设置用户坐标系时设置参数xaxp和yaxp的方式,
    # 并且在绘制轴时不会参考这些参数。len在R中未实现。

    7. 设置线段末端样式 

    ### 7. 设置线段末端样式 
    par(lend=0) # 0,1,2
    segments(1,5,10,5,lwd=10,col='red')
    par(lend=1)
    segments(1,7,10,7,lwd=10,col='red')
    par(lend=2) # 0,1,2
    segments(1,9,10,9,lwd=10,col='red')

    8.设置外边界大小

    ### 8.设置外边界大小
    #c(bottom, left, top, right)
    par(oma=c(1,2,3,4)) # 距下,左,上,右边距分别是1,2,3,4行
    par(omi=c(0.1,0.2,0.3,0.4)) # 单位为英寸
    plot(1:10)

    展开全文
  • R语言par(fig=)函数的详细解释

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    图形布局的精细控制 可能有很多时候,你想通过排布或叠加若干图形来创建单幅的、有意义的图形,这需要有对 ...opar<-par(no.readonly = TRUE) par(fig=c(0,0.8,0,0.8)) plot(mtcars$wt,mtcars$mpg,xlab =
    图形布局的精细控制
    可能有很多时候,你想通过排布或叠加若干图形来创建单幅的、有意义的图形,这需要有对

    图形布局的精细控制能力。你可以使用图形参数fig=完成这个任务。此上添加两幅箱线图,创建了单幅的增强型图形

    opar<-par(no.readonly = TRUE)
    par(fig=c(0,0.8,0,0.8))
    plot(mtcars$wt,mtcars$mpg,xlab = "miles per callon",ylab = "Car Weight")
    par(fig=c(0,0.8,0.55,1),new=TRUE)
    boxplot(mtcars$wt,horizontal = TRUE,axes=FALSE)
    par(fig=c(0.65,1,0,0.8),new=TRUE)
    boxplot(mtcars$mpg,axes=FALSE)
     
    
    
    help("par")

    要理解这幅图的绘制原理,请试想完整的绘图区域:左下角坐标为(0,0),而右上角坐标为
    (1,1)。参数fig=的取值是一个形如c(x1, x2, y1, y2)的数值向量。


    第一个fig=将散点图设定为占据横向范围0~0.8,纵向范围0~0.8。

    上方的箱线图横向占据0~0.8,纵向0.55~1。右侧的箱线图横向占据0.65~1,纵向0~0.8。fig=默认会新建一幅图形,所以在添加一幅图到一幅现有图形上时,请设定参数new=TRUE。

    我将参数选择为0.55而不是0.8,这样上方的图形就不会和散点图拉得太远。类似地,我选择
    了参数0.65以拉近右侧箱线图和散点图的距离。你需要不断尝试找到合适的位置参数。


    各独立子图所需空间的大小可能与设备相关。如果你遇到了“Error in plot.new(): figure
    margins too large”这样的错误,请尝试在整个图形的范围内修改各个子图占据的区域位
    置和大小。

    展开全文
  • R语言函数par()

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    电脑环境win10 64 bit R x64 3.4.0 R studio v0.99.903 处理的数据 par()

    电脑环境

    win10 64 bit R x64 3.4.0 R studio v0.99.903

    处理的数据


    online shopping.txt
    period amount
    2008 1281.8
    2009 2630.0
    2010 4610.0
    2011 7846.5
    2012 13040.0
    2013 18500.0
    2014 24500.0
    2015 30200.0
    2016 36000.0

    程序

    #将读的txt格式数据放入dat中
    dat=read.table("D:/R-TT/r-source/r-data/online shopping.txt",header=T)
    #将dat数据读入缓存之中
    attach(dat)
    #生成1000正态分布的随机数据,默认平均数为0,方差为1
    x=rnorm(1000)
    #将三种形式数据组成数据框,x1为1到5,x2为正态分布,x3为gamma分布
    y = data.frame(x1=1:5,x2=rnorm(5,0,1),x3=rgamma(5,2,3))
    #将图形分为2*2的多重框,按照行分布,mfcol是按列分布
    par(mfrow=c(2,2))
    #默认为点图
    plot(period,amount)
    #xlim表示横坐标的值为x的从小到大排列,main表示标题,freq当为F表示频数为T是表示概率密度,nclass所有的数被分成的组数,这个值不为0,density阴影线的密度,以英寸为单位。默认值NULL意味着不绘制阴影线  angle阴影线的斜率,以度为单位(逆时针)给出。
    hist(x,xlim = range(x),main = "hist of x",freq = F,nclass = 10,density = 25,angle = 45)当务
    #用矩阵的列画多线图
    matplot(y,type="l",col = 1:3)
    #pch选择图标的形状,col图标外框,bg图标的背景颜色,cex图标大小
    plot(period,amount,pch=22,col="red",bg="yellow",cex=1.5)
    #最后一个图的标题,font.main=1为字体型号,adj为标题左中右位置选择
    title("online shopping",font.main=1,adj=0.5)

    无解释程序

    dat=read.table("D:/R-TT/r-source/r-data/online shopping.txt",header=T)
    attach(dat)
    x=rnorm(1000)
    #x=x[x>0]
    y = data.frame(x1=1:5,x2=rnorm(5,0,1),x3=rgamma(5,2,3))
    par(mfrow=c(2,2))
    plot(period,amount)
    hist(x,xlim = range(x),main = "hist of x",freq = F,nclass = 30,density = 10,angle = 45)
    matplot(y,type="l",col = 1:3)
    plot(period,amount,pch=22,col="red",bg="yellow",cex=3)
    title("online shopping",font.main=1,adj=0.5)

    所出的图形

    这里写图片描述

    展开全文
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