166 附录 B 作图技巧 1 > layout(matrix(c(1, 2, 1, 3), 2), c(1, 3), c(1, 2)) 2 > layout.show(2) 2 1 图 B.2: 函数layout()的版面设置示意图 由于这种设置,使得第1幅图占据了(1, 1)和(1, 2)的位置,接下来 第2、3幅图分别在(2, 1)和(2, 2)的位置;加上长度和宽度的设置,便产 生了图B.2的效果。 前面图5.27和5.24曾经使用该函数设置了图形版面,使得不同方格中的 图形长宽不一样。图B.3用layout()安排展示了二元变量的边际分布以及回归 直线。 B.2.3 拆分设备屏幕 R中还有另外一种拆分屏幕的方法,即split.screen()。这种方法比前两 种方法更灵活,它不仅可以像前两种方法一样设定将作图区域拆分为若干 行列,也可以随意指定作图区域在屏幕上的位置。该函数及相关函数用法 如下: 1 > usage(split.screen) split.screen(figs, screen, erase = TRUE) 1 > usage(screen)
B.2 一页多图 167 1 > x = pmin(3, pmax(-3, stats::rnorm(50))) 2 > y = pmin(3, pmax(-3, x + runif(50, -1, 1))) 3 > xhist = hist(x, breaks = seq(-3, 3, 0.5), plot = FALSE) 4 > yhist = hist(y, breaks = seq(-3, 3, 0.5), plot = FALSE) 5 > top = max(c(xhist$counts, yhist$counts)) 6 > layout(matrix(c(2, 0, 1, 3), 2, 2, byrow = TRUE), 7 + c(3, 1), c(1, 3)) 8 > par(mar = c(2, 2, 1, 1)) 9 > plot(x, y, xlim = c(-3, 3), ylim = c(-3, 3), ann = FALSE) 10 > abline(lm(y ~ x)) 11 > par(mar = c(0, 2, 1, 1)) 12 > barplot(xhist$counts, axes = FALSE, ylim = c(0, top), 13 + space = 0) 14 > par(mar = c(2, 0, 1, 1)) 15 > barplot(yhist$counts, axes = FALSE, xlim = c(0, top), 16 + space = 0, horiz = TRUE) -3 -2 -1 0 1 2 3 -3 -2 -1 0 1 2 3 图 B.3: 回归模型中边际分布的展示:左下方图中展示了散点图和回归直线, 上方和右方的直方图分别展示了自变量和因变量的密度分布。
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现代统计图形 谢益辉 2010
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• 自由软件用户往往有某
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目录 序言 i 代序一 . . . . .
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5.25 向日葵散点图 . . . . . .
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附录 B 作图技巧 163 B.1 添
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5.4 泊松分布随机数茎叶图
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表格 5.1 二维列联表的经典
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序言 代序一 代序二 作者
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Coefficients: Estimate Std. Error t
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2 第一章 历史 图 1.1: Playfai
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4 第一章 历史 吸到了“瘴
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6 第一章 历史 图 1.4: 南丁
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8 第一章 历史 图 1.5: Minard
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10 第一章 历史 总的说来,
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12 第二章 工具 大小,如条
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14 第二章 工具 Type contributo
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16 第二章 工具 百K的一个
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18 第二章 工具 其实没有必
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20 第二章 工具
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22 第三章 细节 3.1 par()函数
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24 第三章 细节 1:10 2 4 6 8 10
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26 第三章 细节 las 坐标轴
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28 第三章 细节 oma[2] mar[2] O
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30 第三章 细节 3.2 plot()及
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32 第三章 细节 xlim, ylim 设
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34 第四章 元素 4.1 颜色 默
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36 第四章 元素 4.1.2 颜色生
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40 第四章 元素 每一类调色
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42 第四章 元素 1 > xx = c(1912
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44 第四章 元素 0 1 2 3 4 5 6 7
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46 第四章 元素 图2.1已经使
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48 第四章 元素 1 > usage(arrow
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50 第四章 元素 一个多边形
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54 第四章 元素 1 > par(mar = c
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58 第四章 元素 12 72.48 2003 U
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60 第五章 图库 1 > par(mfrow =
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62 第五章 图库 f(x) = F ′ F
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64 第五章 图库 1 > stem(island
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66 第五章 图库 对原始数据
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68 第五章 图库 names, plot = T
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70 第五章 图库 1 > par(mar = c
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72 第五章 图库 1 > # 用分类
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74 第五章 图库 1 > library(MSG
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5.7 条件密度图 77 R中关联
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5.7 条件密度图 79 小到大在
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5.8 等高图 81 1 > data(ChinaLife
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5.8 等高图 83 都必须展示在
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5.9 条件分割图 85 1 > par(mar
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5.10 一元函数曲线图 87 1 > c
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5.12 颜色等高图 89 1 > dotchar
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5.13 四瓣图 91 finite = TRUE), y
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5.13 四瓣图 93 表 5.1: 二维
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5.14 颜色图 95 C和E系的优比
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5.14 颜色图 97 1 > par(mar = rep
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5.15 矩阵图 99 1 > sines = outer
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5.16 马赛克图 101 1 > ftable(Ti
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5.17 散点图矩阵 103 较低。
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5.18 三维透视图 105 倍数;fon
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5.18 三维透视图 107 Sinc( r )
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5.19 因素效应图 109 1 > plot.d
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5.21 平滑散点图 111 1 > par(ma
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5.22 棘状图 113 可将图5.28放
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- Page 137 and 138: 5.23 星状图 117 1 > # 预设调
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- Page 141 and 142: 5.25 向日葵散点图 121 1 > sun
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