主要内容：
- 箱线图
- 散点图矩阵
- 气泡图
- 绘制函数图像
1. 箱线图 boxplot( )
a <- boxplot(mtcars$wt) a a$stats
boxplot(wt~vs,data = mtcars)
boxplot(wt~vs*gear,data = mtcars, col=2:7)
2. 回归曲线 lowess( )
plot(mtcars$disp,mtcars$wt) #添加回归曲线 #lines() 在原来的图像上画线，lowess() 回归曲线 lines(lowess(mtcars$wt~mtcars$disp),col="blue")
3. 散点图矩阵 pairs( ) #描述多个变量之间的关系
pairs(~mpg+disp+wt, data = mtcars)
pairs(~mpg+disp+wt, data = mtcars, upper.panel=NULL) #上面的图沿对角线对称
#subset 部分数据
pairs(~mpg+disp+wt, data = mtcars, upper.panel=NULL, col="blue", pch=17,
subset = vs==1)
4. 气泡图 symbols() #描述3个变量之间的关系
#绘制气泡图，disp为横坐标，wt为纵坐标，mpg的大小用园的半径表示，inches = 0.2代表缩放 symbols(mtcars$disp,mtcars$wt,circles = mtcars$mpg, inches = 0.2)
#对mpg排序 mtcars <- mtcars[order(mtcars$mpg,decreasing = T),] #绘制气泡图，disp为横坐标，wt为纵坐标，mpg的大小用园的半径表示，inches = 0.2代表缩放 #排序后，bg=heat.colors(32)，颜色的深浅表示大小 symbols(mtcars$disp,mtcars$wt,circles = mtcars$mpg, inches = 0.2, bg=heat.colors(32))
5. 绘制函数图像 curve( )
curve(x^3-3*x,-2,2,n=1000) #add=T表示在上面的曲线上再添加一条曲线，不会覆盖原来的曲线 curve(x^2-2,-2,2,1000,add = T, col=6)
6. 颜色搭配
> install.packages("RColorBrewer")
#查看包的颜色方案
library(RColorBrewer) display.brewer.all()
#使用Dark2配色方案中的3个颜色 cols <- brewer.pal(n=3,"Dark2") barplot(c(2,4,7),col = cols)
标签：disp,03,mpg,No.14,mtcars,wt,可视化,data,col From： https://www.cnblogs.com/bltstop/p/18687486