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#最強大的繪圖系統-ggplot2

層（Layer）

data?數據
Aesthetics?美學屬性
Geometries?幾何客體層
Facets?面
Statistics?統計層
Coordinates?坐標系
Themes?主題

繪圖函數

#qplot()
類似于base繪圖系統中的plot
隱藏了繪圖細節
#ggplot()
核心
調用函數本身并不可以繪圖

lattice繪圖系統的使用

install.packages("lattice")
library(lattice)#調用lattice函數
xyplot(Temp~Ozone,data=airquality)
airquality$Month<-factor(airquality$Month)#將month轉化為分類變量
xyplot(Temp~Ozone|Month,data=airquality,
???????layout=c(5,1))#考察不同月份下臭氧和溫度之間的關系
#?layout
q<-xyplot(Temp~Ozone,data=airquality)#先返回類對象
print(q)#再被打印出來
#pannel函數
set.seed(1)#設置種子點，使每次產生的隨機數是一樣的，當使用隨機數時，很重要。
x<-rnorm(100)
f<-rep(0:1,each=50)#f包含0和1兩個數，且每個數各存在50個
y=x+f-f*x+rnorm(100,sd=0.5)#使x和y存在交互作用
f<-factor(f,labels?=?c("group1","group2"))
xyplot(y~x|f,layout=c(2,1))#自定義面板風格xyplot(y~x|f,panel?=?function(x,y){panel.xyplot(x,y)#自定義函數panel??panel.abline(v=mean(x),h=mean(y),lty?=?2)#abline畫線函數，在水平和豎直方向上的下x，y的平均值處畫線??panel.lmline(x,y,col="red")}#繪制回歸線并且設置顏色???????)

Lattice 繪圖系統，特別適用于呈現交互作用的作圖

#繪圖函數
lattice包
xyplot/bwplot/histgram/stripplot/dotplot/splom/levelplot/contourplot
格式：xyplot(y~x|f*g,data)
panel函數，用于控制每個面板內的繪圖
——grid包
實現了獨立于base的繪圖系統
lattice包是基于grid創建的；很少從grid包中直接調用函數

lattice與base的重要區別
base繪圖函數直接在圖形設備上繪圖
lattice繪圖函數返回trellis類對象，打印函數真正執行了在設備上繪圖；命令執行時，類對象會被自動打印，看起來就像是lattice函數直接完成了繪圖。

整個圖記一下

#基本繪圖系統之實踐

xlab=#設置x軸
polt(x,y)

三大繪圖系統

layout=c(5,1)生成的圖是5列一行

總結的非常好！

兩個分類變量關系：分段條形圖、相對頻率分段條形圖、馬克賽圖

一個分類、一個數值：并排箱圖

facets： 圖形/數據的分面。這是ggplot2作圖比較特殊的一個概念，它把數據按某種規則進行分類，每一類數據做一個圖形，所以最終效果就是一頁多圖?

qpolt如果只傳進去一個參數，猜測是柱狀圖，風速這個數值變量的頻率分布圖

qplot(Wind, data=airquality, facets=.~Month)

qplot(y=Wind, data=airquliaty)? x軸按照wind出現的順序進行繪圖

gplot(wind,data=airquality,fill=Month)?

#按照月份顏色累加的柱狀圖

qplot(wind, data=airquality, geom="density"，

? ? ? ? ?color=Month)

#，幾何個體參數為density，輸出頻率分布的輪廓線

qplot(Wind,data=airquality, geom="dotplot")

#幾何個體參數為dotplot，輸出點圖

#Lattice繪圖系統?

install.packages("lattice")?

library(lattice)?

xyplot(Temp~Ozone,data=airquality)?

airquality$Month <-factor(airquality$Month) #將Month從數值變量轉換為分類變量

xyplot(Temp~Ozone|Month,data=airquality,layout=c(5,1))?

q<-xyplot(Temp~Wind,data=airquality)? #并沒有任何圖形產生

print(q) #lattice函數首先返回類對象，是print函數把這個類對象打印出來，如果不把xyplot存到一個變量中，其類對象會被自動打印出來

set.seed(1)?

#設置一個種子點，其意義在于每次產生的隨機數是一樣的，如果不設置種子點，其他人無法生成和你一模一樣的隨機數，無法重現你分析的過程，無法檢查你的錯誤，

x<-rnorm(100) #標準正太分布中100個隨機數

f<-rep(0:1, each=50)

#只包含0和1兩個數，每個出現次數50次，所以f中一共100個數

y<-x+f-f*x+nrom(100,sd=0.5)

f<-factor(f, labels=c("Group1","Group2"))

——lattice包

格式xyplot(y~x | f * g, data)??

第一個參數：公式，第二個參數：數據

panel函數 控制每個面板內的繪圖

——grid包

獨立于base的繪圖系統

lattice包是基于grid包創建的，我們很少直接從grid包調用函數，而是直接在lattice包調用函數

——base直接在電腦上繪圖

lattice返回trellis類對象，打印函數真正執行了在設備上繪圖，trellis被自動打印在命令執行中

bg背景顏色

col畫圖顏色

mar 默認值5.1 bottom，4.1left，4.1top，2.1right

mfrow，mfcol 一行一列

？par控制臺 查詢全局變量都有哪些