可以用内置的graphic包来画,就是plot()和curve()
也可以用ggplot2来画,后者更灵活。
graphic
# 先生成一组随机数x <- rnorm(2000)
# 画频率直方图, 分30个bin
hist(x, freq = F, breaks = 30)
# 再画概率分布曲线
lines(density(x, bw=.5), col="red", lwd=2)
2. ggplot2
# 准备工作, 把x设成一个数据集library(ggplot2)
data <- data.frame(x = x)
# 生成底层和直方图,概率线的图层
p <- ggplot(data, aes(x = x, y = ..density..))
p <- p + geom_histogram(fill = "navy")
p <- p + geom_density(colour = "green")
p
画出来风格不太一样,看你口味了
示例数据
提取码:kydo
至此,我们有两套数据,
这里设定的 dat$taxa 顺序,务必和 dat 中相应的数据相反,因为这里的顺序表示堆积图中的变量从上到下排列,而连接线数据 link_dat 中的数据则是从下往上累加。为了保证连接线与堆积图相匹配,切记要注意变量的出图顺序。
用R作图,比用EXCEL要灵活的多。散点图,直接用plot()即可
多类别,在R中就是多变量,用pionts() 加类别
拟合曲线用 fit<- lm()
lines(fit)
添加文字用 text()
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