现代统计图形 - 科学网—博客

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