R语言实验四Word文件下载.docx
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p"
"
l"
b"
c"
o"
h"
s"
S"
n"
））#9种类型
{plot（speed,dist,type=i,
main=paste（"
type=\"
"
i,"
\"
sep="
））}#\"
为双引号
detach（）#取消连接数据集
4.2
df<
data.frame（Age=c（13,13,14,12,12,15,11,15,14,14,14,15,12,13,12,16,12,11,15）,Height=c（144,166,163,143,152,169,130,159,160,175,161,170,146,159,150,183,165,146,169）,Weight=c（38.1,44.5,40.8,34.9,38.3,50.8,22.9,51.0,46.5,51.0,46.5,60.3,37.7,38.1,45.1,68.0,58.1,38.6,50.8））#数据框
pairs（df）#多组图
pairs（~Age+Height+Weight,data=df）#与上述结果相
4.3
coplot（Weight~Height|Age,data=df）#年龄条件下的协同图
4.4点图
VADeaths#Virginia州在1940年的人口死亡率数据（R自带）
me1<
-apply（VADeaths,1,mean）#矩阵的行向量的均值
me2<
-apply（VADeaths,2,mean）#矩阵的列向量的均值
dotchart（VADeaths,gdata=me2,gpch=19,#按类型分类
main="
DeathRatesinVirginia-1940"
）
dotchart（t（VADeaths）,gdata=me1,gpch=19,#按年龄分类
4.5饼图
pie.sales<
-c（39,200,42,15,67,276,27,66）;
names（pie.sales）<
-c（"
EUL"
"
PES"
EFA"
EDD"
ELDR"
EPP"
UNE"
other"
）#各候选人的得票结果
##figure1，默认色彩，逆时针
pie（pie.sales,radius=0.9,main="
Ordinarychart"
##figure2，彩虹色彩，顺时针
pie（pie.sales,radius=0.9,col=rainbow（8）,clockwise=TRUE,main="
Rainbowcolours"
##figure3，灰度色彩，顺时针
pie（pie.sales,radius=0.9,clockwise=TRUE,col=gray（seq（0.4,1.0,length=8））,main="
Greycolours"
##figure4，阴影色彩，逆时针
pie（pie.sales,radius=0.9,density=10,angle=15+15*1:
8,main="
Thedensityofshadinglines"
4.6条形图
par（mai=c（0.9,0.9,0.3,0.3））#定义图像边距
##figure1,添加一条线
r<
barplot（pie.sales,space=1,col=rainbow（8））;
lines（r,pie.sales,type='
h'
col=1,lwd=2）
##figure2,用text（）添加平均值
mp<
-barplot（VADeaths）;
tot<
-colMeans（VADeaths）;
text（mp,tot+3,format（tot）,xpd=TRUE,col="
blue"
）#
##figure3,添加条形的颜色
barplot（VADeaths,space=0.5,col=c（"
lightblue"
mistyrose"
lightcyan"
lavender"
cornsilk"
））
##figure4,条形平行排列
barplot（VADeaths,beside=TRUE,col=c（"
）,legend=rownames（VADeaths）,ylim=c（0,100））
4.7直方图
par（mai=c（0.9,0.9,0.6,0.3））#图形边距
attach（df）#连接数据框
##figure1，增加直方图和外框的颜色，以及相应的频数
hist（Height,col="
border="
red"
labels=TRUE,
ylim=c（0,7.2））
##figure2，使用线条阴影并利用text（）标出频数，用lines（）绘出数据的密度曲线（蓝色）和正态分布密度曲线（红色）
-hist（Height,breaks=12,freq=FALSE,density=10,angle=15+30*1:
6）;
text（r$mids,0,r$counts,adj=c（.5,-.5）,cex=1.2）;
lines（density（Height）,col="
lwd=2）;
x<
-seq（from=130,to=190,by=0.5）;
lines（x,dnorm（x,mean（Height）,sd（Height））,col="
lwd=2）
detach（）#取消连接数据框
4.8箱线图
（1）
c（25,45,50,54,55,61,64,68,72,75,75,78,79,81,83,84,84,84,85,86,86,86,87,89,89,89,90,91,91,92,100）
fivenum（x）#上、下四分位数,中位数,最大和最小值
boxplot（x）#绘制箱线图
（2）
InsectSprays#数据框，其中count为昆虫数目，spray为杀虫剂的类型
boxplot（count~spray,data=InsectSprays,col="
lightgray"
#矩形箱线图
boxplot（count~spray,data=InsectSprays,notch=TRUE,col=2:
7,add=TRUE）
4.9QQ图
-data.frame（Age=c（13,13,14,12,12,15,11,15,14,14,14,15,12,13,12,16,12,11,15）,Height=c（144,166,163,143,152,169,130,159,160,175,161,170,146,159,150,183,165,146,169）,Weight=c（38.1,44.5,40.8,34.9,38.3,50.8,22.9,51.0,46.5,51.0,46.5,60.3,37.7,38.1,45.1,68.0,58.1,38.6,50.8））#数据框
par（mai=c（0.9,0.9,0.6,0.3））
attach（df）
qqnorm（Weight）#数据的正态Q-Q图
qqline（Weight）#在Q-Q图上增加一条理论直线y=σx+μ
qqnorm（Height）
qqline（Height）
detach（）
4.10三维透视图—persp
y<
-x<
-seq（-7.5,7.5,by=0.5）#定义域
f<
-function（x,y）{r<
-sqrt（x^2+y^2）+2^{-52}#加上一个很小的量2^{-52}是为了避免在下一行运算时分母为零
z<
-sin（r）/r};
-outer（x,y,f）#对f作外积运算形成网格
par（mai=c（0.0,0.2,0.0,0.1））#图像边距
persp（x,y,z,theta=30,phi=15,expand=.7,col="
xlab="
X"
ylab="
Y"
zlab="
Z"
）#绘制三维图
4.11等值线—contour
y<
-x<
-seq（-3,3,by=0.125）#定义域
-function（x,y）{z<
-3*（1-x）^2*exp（-x^2-（y+1）^2）-10*（x/5-x^3-y^5）*exp（-x^2-y^2）-1/3*exp（-（x+1）^2-y^2）};
z<
-outer（x,y,f）#对函数f作外积运算形成网格
par（mai=c（0.8,0.8,0.2,0.2））#图像边距
contour（x,y,z,levels=seq（-6.5,8,by=0.75）,xlab="
col="
）#绘制等值线
4.12添加点、线、文字或符号
data（iris）#调用数据
op<
-par（mai=c（1,1,0.3,0.3）,cex=1.1）#定义图形参数
-iris$Petal.Length;
-iris$Petal.Width
plot（x,y,type="
PetalLength"
PetalWidth"
cex.lab=1.3）
Species<
setosa"
versicolor"
virginica"
pch<
-c（24,22,25）#图中点的形状
for（iin1:
3）{index<
-iris$Sp
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