今天，你学绘图了吗？

我们都知道条形图通过直的或水平的条形开展型量的分布( 数)。函数barplot()的最简单的用法是: barplot(height)，其中的height是一个向量或一个

简单的条形图和水平条形图

install.packages("vcd") #安装vcd包，vcd包没在R语言中默认安装

>library(vcd)

>counts <- table(Arthritis$Improved)

>barplot(counts,main="simple Bar Plot",xlab="Improvement",ylab="Frequency")

>install.packages("vcd")

>library(vcd)

>counts <- table(Arthritis$Improved)

>barplot(counts,main="Horizontal Bar Plot",xlab="Frequency",ylab="Improvement",horiz="TRUE")

⚠️注：如果使用函数plot()来绘图， Arthritis$Improved 是一个因子，代码如下：

简单条形图：

>plot(Arthritis$Improved,main="simple Bar Plot",xlab="Improvement",ylab="Frequency")

水平条形图：

>plot(Arthritis$Improved,horiz="TRUE，main="Horizontal Bar Plot",xlab="Improvement",ylab="Frequency")

⚠️注：以上两条代码得到的条形图与上图展示相同。

微调条形图

> par(mar=c(5,8,4,2))

> par(las=2)

> counts <- table(Arthritis$Improved)

> barplot(counts,main="Treatment Outcome",horiz=TRUE,cex.names=0.8,names.arg=c("No Improvement","Some Improvement","Marked Improvement"), xlab="Frequency",col=c("red","yellow","green"))

⚠️注：使用las=2旋转条形码的标签并修改标签文本，使用mar增加y边界的大小，为了让标签更合适，使用cex.names=0.8，缩小字体的大小，par（）函数能够让操作者对R默认图形作出大量的修改

堆砌条形图

>library(vcd)

>counts <- table(Arthritis

>barplot(counts,main="Stacked Bar Plot",xlab="Treatment",ylab="Frequency",col=c("red","yellow","green"),legend=rownames(counts))

分组条形图

>barplot(counts,main="Grouped Bar Plot",xlab="Treatment",ylab="Frequency",col=c("red","yellow","green"),legend=rownames(counts),beside=TRUE)

⚠️注：Table()函数是提取各个单元计数的方法，代码如下：

> library(vcd)

> counts <- table(Arthritis

> counts

Placebo Treated

None 29 13

Some 7 7

Marked 7 21

⚠️注：用col选项为绘制的条形图添加颜色，参数legend.text为图例提供各条形的标签(仅在height为一个矩阵的时候有用)

棘状图

一种特殊的条形图，称之为棘状图 (spinogram)。 棘状图对堆砌条形图进行缩放，这样每个条形的高度为1，每一段的高度表示比例，棘状图可由vcd中的函数spine()绘制,绘制关于关节炎治疗结果的棘状图

> library(vcd)

> attach(Arthritis)

> counts <- table(Treatment,Improved)

> spine(counts,main="Spinogram Example")

> detach(Arthritis)

ggplot绘制条形图

>install.package("ggplot")

>library(ggplot)

>p <- ggplot(mpg, aes(x=class))

> p + geom_bar()

以上条形图是根据计数排序后绘制的条形图：

> class2 <- mpg$class; class2 <- reorder(class2,class2,length)

> mpg$class2 <- class2

> p <- ggplot(mpg, aes(x=class2))

> p + geom_bar(aes(fill=class2))

根据年份分别绘制条形图，position控制位置调整方式 ，代码如下：

> p <- ggplot(mpg, aes(class2,fill=factor(year)))

> p + geom_bar(position='identity',alpha=0.5)

并立方式条形图，代码如下：

> p <- ggplot(mpg, aes(class2,fill=factor(year)))

> p + geom_bar(position='dodge')

叠加方式条形图，代码如下：

>p <- ggplot(mpg, aes(class2,fill=factor(year)))

>p+geom_bar(position='stack')

相对比例条形图，代码如下：

> p <- ggplot(mpg, aes(class2,fill=factor(year)))

> p+geom_bar(position='fill')

分面显示条形图，代码如下：

> p <- ggplot(mpg, aes(class2,fill=factor(year)))

> p+ geom_bar(aes(fill=class2))+facet_wrap(~year)