R语言绘图：28个实用程序包

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cartogram

扭曲的地图，以传达统计信息

开发

Sebastian Jeworutzki，

[email protected]；

Timothee Giraud；

Nicolas Lambert；

Roger Bivand；

Edzer Pebesma

示例

# 安装并加载包

install.packages("maptools")

library(maptools)

# 绘制非洲边界

data(wrld_simpl)

afr=wrld_simpl[wrld_simpl$REGION==2,]

plot(afr)

# 安装并加载包

install.packages("cartogram")

library(cartogram)

# 使用2005年的非洲人口数据

afr_cartogram <- cartogram(afr, "POP2005", itermax=5)

# 反映非洲人口特征

plot(afr_cartogram)

circlize

圈圈布局、弦图

开发

Zuguang Gu，

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("circlize")

library(circlize)

# 生成数据

name=c(3,10,10,3,6,7,8,3,6,1,2,2,6,10,2,3,3,10,4,5,9,10)

feature=paste("feature ", c(1,1,2,2,2,2,2,3,3,3,3,3,3,3,4,4,4,4,5,5,5,5) , sep="")

dat <- data.frame(name,feature)

dat <- with(dat, table(name, feature))

# 绘制弦图

chordDiagram(as.data.frame(dat), transparency = 0.5)

CMplot

圆形曼哈顿图

开发

LiLin-Yin

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("CMplot")

library("CMplot")

# 绘图

CMplot(gwasResults, plot.type="c", r=1.6, cir.legend=TRUE, outward=TRUE, cir.legend.col="black", cir.chr.h=.1 ,chr.den.col="orange", file="jpg", memo="", dpi=300, chr.labels=seq(1,22))

corrgram

相关系数矩阵

开发

Kevin Wright，

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("iterators")

install.packages("corrgram")

library(iterators)

library(corrgram)

# 绘制相关系数矩阵图

corrgram(mtcars, order=TRUE, lower.panel=panel.shade, upper.panel=panel.pie,text.panel=panel.txt, main="Correlogram of mtcar intercorrelations")

corrplot

相关系数矩阵

开发

Taiyun Wei，

[email protected]；

Viliam Simko，

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("corrplot")

library(corrplot)

# 计算相关系数

mycor <- cor(mtcars)

# 绘制相关系数矩阵图

corrplot.mixed(mycor, upper = "ellipse")

dygraphs

时间序列数据的可视化

开发

Dan Vanderkam；

JJ Allaire，

[email protected]；

Jonathan Owen；

Daniel Gromer；

Petr Shevtsov；

Benoit Thieurmel

示例

# 安装并加载包

install.packages("dygraphs")

library(dygraphs)

# 时间序列

data=data.frame( time=c( seq(0,20,0.5), 40), value=runif(42))

str(data)

dygraph(data)

ellipse

椭圆

开发

Duncan Murdoch，

[email protected]；

E. D. Chow

示例

# 安装并加载包

install.packages("ellipse")

library(ellipse)

# 绘制相关系数矩阵图

data(mtcars)

fit <- lm(mpg ~ ., mtcars)

plotcorr(summary(fit, correlation = TRUE)$correlation)

fmsb

雷达图

开发

Minato Nakazawa

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("fmsb")

library(fmsb)

# 生成数据

data=as.data.frame(matrix( sample( 2:20 , 10 , replace=T) , ncol=10))

colnames(data)=c("math" , "english" , "biology" , "music" , "R-coding", "data-viz" , "french" , "physic", "statistic", "sport" )

data=rbind(rep(20,10) , rep(0,10) , data)

# 雷达图参数设置

radarchart(data,axistype=1,pcol=rgb(0.2,0.5,0.5,0.9),pfcol=rgb(0.2,0.5,0.5,0.5), plwd=4, cglcol="grey", cglty=1, axislabcol="grey", caxislabels=seq(0,20,5), cglwd=0.8,vlcex=0.8)

forecast

时间序列分析

开发

Rob J Hyndman，

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("forecast")

library(forecast)

# 使用英国每月死于肺病的人数数据

fit<- auto.arima(mdeaths)

# 设置置信区间

forecast(fit, level=c(80, 95, 99), h=3)

# 绘制时间序列趋势图

plot(forecast(fit), shadecols="oldstyle")

GGally

散点图矩阵

开发

Barret Schloerke，

[email protected]；

Jason Crowley，

[email protected]；

Di Cook，

[email protected]；

Heike Hofmann，

[email protected]；

Hadley Wickham，

[email protected]；

Francois Briatte，

[email protected]；

Moritz Marbach，

[email protected]；

Edwin Thoen，

[email protected]；

Amos Elberg，

[email protected]；

Joseph Larmarange，

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("GGally")

library(GGally)

# 绘制相关系数矩阵图

ggpairs(mtcars, columns = c("mpg", "cyl", "disp"),upper = list(continuous = wrap("cor", size = 10)), lower =list(continuous = "smooth"))

ggplot2

丰富的数据可视化

开发

Hadley Wickham，

[email protected]；

Winston Chang，

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("ggplot2")

library(ggplot2)

# 生成数据

variety=rep(LETTERS[1:7], each=40)

treatment=rep(c("high","low"),each=20)

note=seq(1:280)+sample(1:150, 280, replace=T)

data=data.frame(variety, treatment , note)

# 绘制箱线图

ggplot(data, aes(x=variety, y=note, fill=treatment)) +

geom_boxplot()

# 生成数据

set.seed(345)

Sector <- rep(c("S01","S02","S03","S04","S05","S06","S07"),times=7)

Year <- as.numeric(rep(c("1950","1960","1970","1980","1990","2000","2010"),each=7))

Value <- runif(49, 10, 100)

data <- data.frame(Sector,Year,Value)

# 绘制区域图

ggplot(data, aes(x=Year, y=Value, fill=Sector)) +

geom_area()

# 安装并加载包

install.packages("plotly")

install.packages("gapminder")

library(plotly)

library(gapminder)

# 绘制气泡图

p <- gapminder %>%

filter(year==1977) %>%

ggplot( aes(gdpPercap, lifeExp, size = pop, color=continent)) +

geom_point() +

scale_x_log10() +

theme_bw()

ggplotly(p)

ggridges

叠嶂图（山峦图）

开发

Claus O. Wilke，

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("ggridges")

install.packages("ggplot2")

library(ggridges)

library(ggplot2)

# 使用钻石数据

head(diamonds)

# 绘制叠嶂图

ggplot(diamonds, aes(x = price, y = cut, fill = cut)) +

geom_density_ridges() +

theme_ridges() +

theme(legend.position = "none")

hexbin

二维直方图

开发

Dan Carr，

[email protected]；

Nicholas Lewin-Koh；

Martin Maechler，

[email protected]；

Deepayan Sarkar，

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("hexbin")

install.packages("RColorBrewer")

library(hexbin)

library(RColorBrewer)

# 生成数据

x <- rnorm(mean=1.5, 5000)

y <- rnorm(mean=1.6, 5000)

# 绘制二维散点图

bin<-hexbin(x, y, xbins=40)

my_colors=colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))

plot(bin, main="", colramp=my_colors, legend=F)

igraph

网络图

示例

# 安装并加载包

install.packages("igraph")

library(igraph)

# 生成数据

data=matrix(sample(0:1, 400, replace=TRUE, prob=c(0.8,0.2)), nrow=20)

network=graph_from_adjacency_matrix(data , mode='undirected', diag=F )

# 输出网络

par(mfrow=c(2,2), mar=c(1,1,1,1))

plot(network, layout=layout.sphere, main="sphere")

lattice

点图、核密度图、直方图、柱状图、箱线图、散点图、带状图、平行箱线图、三维图、散点图矩阵等

开发

Deepayan Sarkar，

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("lattice")

library(lattice)

# 查看火山数据

head(volcano)

# 绘制火山的三维等高线图

contourplot(volcano)

# 绘制火山的三维水平图

levelplot(volcano)

# 绘制火山的三维线框图

wireframe(volcano)

# 查看汽车数据

head(mtcars)

# 绘制箱线图

bwplot(mtcars$mpg)

# 绘制平行坐标图

parallelplot(mtcars[1:3])

# 绘制散点图矩阵

splom(mtcars[c(1,3,4,5)])

# 绘制带状图

stripplot(mtcars$mpg~factor(mtcars$cyl))

leaflet

交互式地图

开发

Joe Cheng，

[email protected]；

Bhaskar Karambelkar；

Yihui Xie；

Hadley Wickham；

Kenton Russell；

Kent Johnson；

Barret Schloerke；

Vladimir Agafonkin；

Brandon Copeland；

Joerg Dietrich；

Benjamin Becquet；

Norkart AS；

L. Voogdt；

Daniel Montague；

Kartena AB；

Robert Kajic；

Michael Bostock

示例

# 安装并加载包

install.packages("leaflet")

library(leaflet)

# 交互式地图

m=leaflet()

m=addTiles(m)

m

likert

李克特量表数据的可视化

开发

Jason Bryer，

[email protected]；

Kimberly Speerschneider

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("likert")

library(likert)

# 使用PISA量表数据

data(pisaitems)

items28 <- pisaitems[, substr(names(pisaitems), 1, 5) == "ST24Q"]

# 绘制条形图

l28 <- likert(items28)

summary(l28)

plot(l28)

maps

地图

开发

Richard A. Becker；

Allan R. Wilks；

Ray Brownrigg

示例

# 安装并加载包

install.packages("maps")

install.packages("geosphere")

library(maps)

library(geosphere)

# 绘制世界地图

map("world")

maptools

地图

开发

Roger Bivand，

[email protected]；

Nicholas Lewin-Koh；

Edzer Pebesma；

Eric Archer；

Adrian Baddeley；

Nick Bearman；

Hans-Jörg Bibiko；

Steven Brey；

Jonathan Callahan；

German Carrillo；

Stéphane Dray；

David Forrest；

Michael Friendly；

Patrick Giraudoux；

Duncan Golicher；

Virgilio Gómez Rubio；

Patrick Hausmann；

Karl Ove Hufthammer；

Thomas Jagger；

Kent Johnson；

Sebastian Luque；

Don MacQueen；

Andrew Niccolai；

Edzer Pebesma；

Oscar Perpiñán Lamigueiro；

Tom Short；

Greg Snow；

Ben Stabler；

Murray Stokely；

Rolf Turner

示例

# 安装并加载包

install.packages("maptools")

library(maptools)

# 绘制非洲边界

data(wrld_simpl)

afr=wrld_simpl[wrld_simpl$REGION==2,]

plot(afr)

performanceAnalytics

绩效指标计算与可视化

开发

Brian G. Peterson，

[email protected]；

Peter Carl

示例

# 安装并加载包

install.packages("PerformanceAnalytics")

library(PerformanceAnalytics)

# 列出待计算变量

mydata <-mtcars[c('mpg','cyl','disp','hp','drat')]

# 绘制相关系数矩阵图

chart.Correlation(mydata, histogram=TRUE, pch=19)

plotly

交互式可视化

开发

Carson Siever，

[email protected]；

Chris Parmer，

[email protected]；

Toby Hocking，

[email protected]；

Scott Chamberlain，

[email protected]；

Karthik Ram，

[email protected]；

Marianne Corvellec，

[email protected]；

Pedro Despouy，

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("plotly")

library(plotly)

# 查看火山数据

head(volcano)

# 绘制火山的三维交互图

p=plot_ly(z = volcano, type = "surface")

p

qcc

统计质量控制

开发

Luca Scrucca，

[email protected]；

Greg Snow，

[email protected]；

Peter Bloomfield，

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("qcc")

library(qcc)

# 均值为10的序列，加上白噪声

x <- rep(10, 100) + rnorm(100)

# 测试序列，均值为11

new.x <- rep(11, 15) + rnorm(15)

# 标记出新的点

qcc(x, newdata=new.x, type="xbar.one")

qqman

曼哈顿图

开发

Stephen Turner

示例

# 安装并加载包

install.packages("qqman")

library(qqman)

# 使用gwasResults数据绘制曼哈顿图

manhattan(gwasResults, chr="CHR", bp="BP", snp="SNP", p="P" )

REmap

地图

开发

Dawei Lang，

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("devtools")

install_github("lchiffon/REmap")

library(devtools)

library(REmap)

# 标注起始点

origin<-c("济南","西安","成都")

destination<-c("西安","成都","济南")

# 制作迁徙地图

dat = data.frame(origin,destination)

out = remap(dat,title = "after-graduation trip ",subtitle= "zg434")

plot(out)

scatterplot3d

三维散点图

开发

Uwe Ligges，

[email protected]；

Martin Maechler；

Sarah Schnackenberg

示例

# 安装并加载包

install.packages("scatterplot3d")

library(scatterplot3d)

# 生成数据

x1=round(rnorm(100,mean=80,sd=1))

x2=round(rnorm(100,mean=80,sd=5))

x3=round(rnorm(100,mean=80,sd=10))

x=data.frame(x1,x2,x3)

# 绘制三维散点图

scatterplot3d(x[1:3])

TeachingDemos

脸谱图

开发

Greg Snow，

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("TeachingDemos")

library(TeachingDemos)

# 生成数据

x1=round(rnorm(100,mean=80,sd=1))

x2=round(rnorm(100,mean=80,sd=5))

x3=round(rnorm(100,mean=80,sd=10))

x=data.frame(x1,x2,x3)

# 绘制脸谱图

faces(x)

treemap

树图

开发

Martijn Tennekes，

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("treemap")

library(treemap)

# 生成数据

group=c("group-1","group-2","group-3")

value=c(13,5,22)

data=data.frame(group,value)

# 绘制树图

treemap(data, index="group", vSize="value", type="index")

vioplot

小提琴图

开发

Daniel Adler，

[email protected]；

Romain Francois，

[email protected]

示例

# 安装并加载包

install.packages("vioplot")

library(vioplot)

# 生成数据

treatment=c(rep("A", 40) , rep("B", 40) , rep("C", 40) )

value=c( sample(2:5, 40 , replace=T) , sample(c(1:5,12:17), 40 , replace=T), sample(1:7, 40 , replace=T) )

data=data.frame(treatment,value)

# 绘制小提琴图

with(data , vioplot( value[treatment=="A"] , value[treatment=="B"], value[treatment=="C"], col=rgb(0.1,0.4,0.7,0.7) , names=c("A","B","C") ))

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本文转载自阿虎定量笔记公众号。文章转载只为学术新闻信息的传播，不代表我公众号所持的观点。

最后编辑：2022-06-24

作者：萌小白

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