现代统计图形 - 科学网—博客

98 第五章 图库
后仍然可以方便地添加图形元素。
统计数据中有不少是矩阵形式,例如相关系数阵、协方差阵等,我们
可以将颜色图应用到这些矩阵形式数据的展示上,尤其是当矩阵行数列数
较大时,我们可以借助人眼对颜色的视觉感知从颜色图中迅速找出一定的
统计特征来(如很大或者很小的数值),而相比之下,对数据的直接观察并
不容易找到规律或特征,因为这种形式下我们必须在脑中对数据两两比较,
其速度必然会很慢。
lattice包(Sarkar, 2010)中提供了一个类似的函数levelplot(),展示方法
更为灵活,感兴趣的读者请参考函数的帮助文件。
5.15 矩阵图、矩阵点、矩阵线
矩阵图的名称来自于其参数类型,它可以针对一个矩阵将所有列以曲
线的形式表达出来,同一元函数曲线图(5.10小节)一样,它也没有什么特
别之处,仅仅是提供了一个便利的封装,我们可以不必调用lines()等函数依
次对矩阵的所有列画曲线。
R中矩阵图的函数为matplot(),矩阵点的函数为matpoints(),矩阵线的
函数为matlines(),它们的用法如下:
1 > usage(matplot, w = 0.7)
matplot(x, y, type = "p", lty = 1:5,
lwd = 1, lend = par("lend"), pch = NULL, col = 1:6,
cex = NULL, bg = NA, xlab = NULL, ylab = NULL,
xlim = NULL, ylim = NULL, ..., add = FALSE,
verbose = getOption("verbose"))
1 > usage(matpoints, w = 0.99)
matpoints(x, y, type = "p", lty = 1:5, lwd = 1, pch = NULL,
col = 1:6, ...)
1 > usage(matlines, w = 0.99)
matlines(x, y, type = "l", lty = 1:5, lwd = 1, pch = NULL,
col = 1:6, ...)
函数matplot()为高层作图函数(创建新图形),而后两个函数均为低层
作图函数(向现有图形上添加元素)。 参数x和y为输入的矩阵,做图的方