42 第四章 元素 1 > xx = c(1912, 1912:1971, 1971) 2 > yy = c(min(nhtemp), nhtemp, min(nhtemp)) 3 > plot(xx, yy, type = "n", xlab = "Year", ylab = "Temperatures") 4 > for (i in seq(255, 0, -3)) { 5 + yy = c(45, nhtemp - (nhtemp - min(nhtemp)) * 6 + (1 - i/255), 45) 7 + # rgb()中的绿色成分逐渐变小 8 + polygon(xx, yy, col = rgb(1, i/255, 0), border = NA) 9 + # Sys.sleep(0.05) 10 + # 为了看清作图过程,可以让每步循环延迟0.05秒 11 + } 12 > box() Temperatures 48 49 50 51 52 53 54 1910 1920 1930 1940 1950 1960 1970 Year 图 4.2: New Haven地区的年均气温(1912~1971年):统计图形的应用应 该根据数据和事实的环境灵活选取图形的样式。 本图的数据为1912年 至1971年New Haven地区的年均气温。数据来源:datasets包中的nhtemp。
4.2 点 43 原理,目的是尽量让读者了解各种看起来比较神秘和高深的颜色使用招数 的本质。 在本节的最后,我们要再次强调颜色的艺术性:根据不同的环境选用 不同的颜色。虽然统计专业人士对绘画、美学可能不必深入了解,但是漂 亮、适宜的统计图形总是受人欢迎的。作者曾经在Ross Ihaka的个人主页上 看到一个很好的例子,网址在http://www.stat.auckland.ac.nz/ihaka/ Graphics/warming.html,例子的内容是展示全球气候变暖的温度随年份 变化的折线图,这幅图使用了从黄色到红色的渐变色,而这样的颜色恰好 能体现温度的灼热感,对于警示温室效应来说,这种渐变色是极为恰当的 (思考一下我们平时作折线图是否会考虑这样的颜色搭配);Ross Ihaka并没 有给出具体的代码,但通过前面的介绍和后面4.4小节的阅读,相信读者一 定可以自己动手作出类似的折线图。这里我们也给出一段示例代码,核心 部分在于控制多边形的col参数;事实上,这幅“折线图”是由多个颜色渐 变的多边形重叠而成的,效果见图4.2(图中数据为真实气温数据)。 4.2 点 关于点的设置,我们既可以在很多作图函数中用pch等参数实现,也可 以在用低层函数points()向已有图形中添加点时实现。后一种方法往往更灵 活自由。points()用法: 1 > usage(points, "default") points(x, y = NULL, type = "p", ...) 函数points()的参数如pch和col等在3.1小节中我们其实已经都见过了, 但这两个函数中相同名称的参数最主要的一点区别就是,前者可以使用 向量,而后者只能接受一个单值作为参数,此外还有一点细小差异在于参 数bg,它在函数points()中表示的是点的背景色而非图形的背景色。为了向 图中添加一系列不同样式的点,我们可以使用向量作为points()的参数。 本节不再赘述参数的意思(读者可以自行查阅帮助),但有三点仍需 特别说明一下。首先是lwd参数,我们知道这是设定线条宽度的,对于点来 说,这个参数同样可以设置点的边缘“线条”宽度;其次,pch参数同样可 以接受字符作为参数值,而不仅仅是数字;最后,参数pch取值从21~25的 点可以填充背景颜色。注意观察,图4.3中21~25的点边缘线颜色和背景色
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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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5.23 星状图 117 1 > # 预设调
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