R语言绘制三维图

R语言绘图

R语言绘图画图例子 R Graph Cookbook例子 [html] view plain copy print ? span style =font-size:18px; / span [html] view plain copy print ? span style = font-size:18px; From： / span a href = span style = fon画图例子R Graph Cookbook例子[html] view plaincopyprint? [html] view plaincopyprint?From：<a href=""></a>今天突然找到一本专门教授R语言绘图的书，R Graph Cookbook，发现还不错。

当初喜欢上R语言就是因为它绘图特别好看。

下面把这本书的内容，经过我学习后，翻译并贴上了吧。

（我水平还不够，原创还不行呀，不过学习就是先模仿再创新的过程）之所以要贴到博客上来，我是怕有一天我也忘记了，好直接到我博客上来搜索一下，同时也方便了别人。

下面说的是用R语言绘制散点图。

其实绘制散点图，用plot（x,y）直接就可以了，不过这样绘制出来的散点图太简单了，不能达到使用的要求，所以要详细得设置一些参数，才能让图形更加的漂亮。

还是直接上代码吧，我已经做好注释的了。

1.plot(cars$dist~cars$speed,#y~x，cars是R自带的数据2.main="Relationship between car distance & speed",#标题3.xlab = "Speed(miles per hour)",#x轴标题4.ylab = "Distance travelled (miles)",#Y轴标题5.xlim = c(0,30),#设置x轴的取值区间为0到306.ylim = c(0,140),#设置y轴的取值区间为0到1407.xaxs = "i",#这里是设置x轴的风格，暂时没看明白有多大区别8.yaxs = "i",9.col = "red",#设置颜色10.pch = 19)#pch指代点的形状，用数字表示，可查看帮助文档11.#如果要保存图片怎么办呢？我觉得最简单的方法就是使用RStudio这个IDE，极其得好，可惜很多人都不知道。

R语言可视化PPT第三章基本绘制

Index
0
10
20
30
40
50
60
Index
饼图
pie(x, lables=names(x), edges=200, radius=0.8, density= NULL, angle = 45, col= NULL, border = NULL, lty = NULL, main= NULL….)
plot(1:60,type="l", main=" type=l " ) plot(1:60,type="p", main=" type=p ")
type=l
type=p
1:60 0 10 20 30 40 50 60
1:60 0 10 20 30 40 50 60
0
10
20
30
40
50
60
x = 1:9
y = 5:13
z=x+y
coplot(x~y|z)
5
Given : z
10
15
20
6 8 10 12
6 8 10 12
x
2468 24 68
6或部分图将为每一行生成x。缺失值(NA)是允许的,但他们被视为0(缩放
stars(x, full = TRUE, scale = TRUE, radius = TRUE,
x 直方图所需的矢量的值， breaks 可以取以下值代表直方图单元之间的断点的向量计算断点向量的函数提供直方图的单元格数的单一数字用来命名计算单元格数目算法的字符串（见“细节”）一个计算单元格数目的函数。
freq 这是一个逻辑值；如果是真，直方图图表则表示频率，结果的计数部分；如果假，概率密度，组件密度，被绘制出来（因此，直方图有一个总面积）。当且仅当中断等距时默认为真（和概率不确定）。

R语言的基础绘图技术

R语言的基础绘图技术高水平绘图函数x <- 1:100 #生成1-100的向量y <- 100 + x*5 #100是截距，5是斜率#windows是生成一个窗口更，plot是绘图windows(300,200);plot(y) #散点图windows(300,200);plot(y,type="l") #直线# 生成100个正态分布随机数并绘图x <- rnorm(100,10,5) #均值为10，标准差为5plot(x)# 绘制1000个正态分布随机数的频数直方图x <- rnorm(1000,30,10)hist(x)# 使用核密度估计函数density()，在直方图上绘制密度曲线# hist()函数必须设置freq参数为F才能显示密度曲线x <- rnorm(1000,30,10)hist(x,freq=F)lines(density(x),col="blue")box() #给图加一个方框，看起来完整一些# 茎叶图很直观的表现出数据的分布情况x <- rnorm(100,5,1)stem(x)# 绘制10个正态分布随机数的条形图x <- rnorm(10,30,10);barplot(x)box() # 在当前图上加个方框# 绘制饼图x <-1:5;pie(x,col=rainbow(5)) #rainbow，向量有5个值，不会自己选颜色，系统自动分配box()# 绘制箱线图# 中间黑线为中位数位置；上下框线为上下四分位数位置；上下触须为1.5倍四分位数间距；如果有孤立点表示异常值x <-rnorm(10,10,3);boxplot(x)# 绘制向日葵图data(iris)sunflowerplot(iris[,3:4])# 绘制矩阵或数据框的二元图data(iris)pairs(iris[1:4], main = "Anderson's Iris Data -- 3 species",pch= 21, bg = c("red", "green3", "blue")[unclass(iris$Species)])# 绘制QQ图# 如果向量为正态分布则数据点基本在一条直线上x <- rnorm(500,10,5);qqnorm(x)# 根据指定函数绘制指定范围的曲线图curve(sin, -2*pi, 2*pi, xname = "t")低水平绘图函数在高水平绘图函数绘制的图形上做补充和修饰# 生成50个正态分布随机数并绘图x <- 1:50y <- rnorm(50,10,5)#横坐标#纵坐标#type="n"表示开始不绘图#横坐标的名称#纵坐标的名称#横坐标的范围#纵坐标的范围#main表示主名称#sub表示副标题plot(x,y,type="n",xlab="数据索引",ylab="随机数点",xlim=c(1,50),ylim=c(-20,20),main="实验图",sub="随机数绘图") #高水平绘图points(x,y,col="blue") #低水平绘图，绘制所有的点lines(x,y,col="red") #将所有的点连成线text(5,max(y),"随机数据点") # 在指定坐标位置放置文本mtext("横轴下方文字",side=1) # 横轴、纵轴上放置文字mtext("纵轴左方文字",side=2)mtext("横轴上方文字",side=3)mtext("纵轴右方文字",side=4)segments(10,10,50,-10) # 根据起点、终点坐标绘制线段#15表示箭头的角度arrows(10,-10,40,20,angle=15,code=1) # 绘制带箭头线段，可以设置箭头角度，有几个箭头（1起点箭头、2终点箭头，3双箭头）abline(-20,.5) # 在图上绘制直线，第一个参数为截距，第二个参数为斜率abline(h=0,col="red") # 在图上绘制水平线或垂直线，可以标示临界位置，很好用的功能legend(0,max(y),"随机点连线") #图例# 坐标定位模式获得鼠标点击位置的坐标x <- 1:50y <- rnorm(50,10,5)plot(x,y,type="n",xlab="数据索引",ylab="随机数点",xlim=c(1,50),ylim=c(-20,20),main="实验图")print(locator(3,type="p")) # 图像进入定位模式，第一个参数决定获取几个点的坐标信息，第二个参数决定绘图方式rect(5,5,20,20) # 在已经成功绘制的图形内部绘制一个长方形polygon(c(20,10,30,40,45),c(-10,0,15,4,-10)) # 在高级图形内部绘制多边形setwd("D:/rstudiodir") #设置当前工作目录# 生成一个绘图窗口在其中绘制图形后用savePlot()函数保存windows()plot(1:10)rect(1, 5, 3, 7, col="blue")savePlot("test01",type="jpg",device=dev.cur(),restoreConsole=TRUE)# 直接在jpeg设备上绘制图形，完成后使用dev.off()关闭设备，存盘退出jpeg(file="myplot.jpeg")plot(1:10)rect(1, 5, 3, 7, col="blue")dev.off()。

r语言求解相空间重构

r语言求解相空间重构相空间重构是一种非线性时间序列分析方法,它可以从高维相空间中重构出系统的动力学行为。

这种方法在许多领域都有广泛应用,如气象学、经济学、生物学等。

下面介绍如何使用R语言进行相空间重构。

1. 导入所需的R包```rlibrary(tseriesChaos)library(nonlinearTseries)```2. 生成测试数据```r# 生成Lorenz吸引子数据lorenz <- lorenz.map(r=28, sigma=10, b=8/3, dt=0.01, x0=c(-8,8,27), n=5000)```3. 相空间重构```r# 使用时延坐标嵌入法进行相空间重构embed_dim <- embed_dim(lorenz[,1], max.embedding=20)# 最优嵌入维度为3m <- embed_dim$m # 嵌入维度# 计算时延tau <- embed_tau(lorenz[,1], m=m, lag.max=20)# 最优时延为18delay <- tau$tau # 时延# 相空间重构reconstructed <- embed(lorenz[,1], m=m, delay=delay)```4. 可视化相空间```r# 绘制三维相空间plot(reconstructed[,1], reconstructed[,2], reconstructed[,3],type="l", xlab="x(t)", ylab="x(t+tau)", zlab="x(t+2*tau)")```以上代码展示了如何使用R语言对Lorenz吸引子进行相空间重构。

首先导入所需的R包,然后生成测试数据。

接着使用时延坐标嵌入法确定最优嵌入维度和时延,并进行相空间重构。

基于R系统的三线图程序开发(动态)

基于R系统的三线图程序包开发刘永生中国地质环境监测院，北京100081,对于水文地质工作者来说，对地下水化学成分进行分析是一项重要的研究工作。

其中K+、Na+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO42-、HCO3-、CO32-等八大离子是地下水化学类型分类的基础，派珀（A.M.Piper）三线图解简单直观的展现了八大离子空间关系，是分析水文地球化学数据的一种很常用的方法。

虽然已有许多软件已经能够很好的画出三线图，但这些软件大部分为商用软件，且价格不菲，也有许多学者也尝试自己编写三线图程序，但这些软件多为图形方式，虽然应用较为简单，但在批量处理数据方面比较繁琐。

本文作者基于免费软件R系统，开发了一个三线图程序包(cigempiper_0.1)，可集成到R系统中。

该程序包功能较为齐全，可拓展性强，可以在下一步工作中集成更多的功能，该程序包可适用于批量处理水文地球化学数据。

最后，本文利用河北省保定地区水文地球化学数据进行了计算和图形输出，效果显著。

一、R系统介绍R系统移植于统计计算和图形显示S语言（Becker et al,1988）。

S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。

它的丰富的数据类型（向量、数组、列表、对象等）特别有利于实现新的统计算法，具有交互式运行方式及强大的图形及交互图形功能。

目前S语言的实现版本主要是S-PLUS。

它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。

作为统计学家及一般研究人员的通用方法工具箱，S-PLUS强调演示图形、探索性数据分析、统计方法、开发新统计工具的计算方法，以及可扩展性，但S-plus售价较贵。

R系统（R Development Core Team,2008）是S语言的另一种实现，是一个提供统计计算和图形显示环境的自由软件。

最早(1995年)是由Auckland大学统计系的Robert Gentleman和Ross Ihaka开始编制，目前由R核心开发小组维护，他们完全自愿、工作努力负责，并将全球优秀的统计应用软件打包免费提供给用户。

怎样用R语言画维恩图

记得点击 “ Packages ”
，最好下载
到 R 安装文
件夹中的
“library”文件夹中，便
于集中管理
从程序包菜
单中“从本
地 zip 文件
安装程序
包…”
> utils:::menuInstallLocal() 程序包'VennDiagram'打开成功，MD5 和检查也通过
这是上一步安装后自动显示的
> library(VennDiagram)
结载入需要的程辑包：grid 果警告信息：
程辑包'VennDiagram'是用 R 版本 2.14.2 来建造的
> x <- c(1,3,5,7,9,11,17,19,21,23,25,29,31,33,37,39,41,47,49,51,57,59)
维恩图的历史1880年维恩venn在论命题和推理的图表化和机械化表现一文中首次采用固定位置的交叉环形式再加上阴影来表示逻辑问题如下图所示这一表示方法不仅让逻辑学家无比激动以致于19世纪后期整个20世纪直到今天还有许许多多的逻辑学家都对此潜心钻研在大量逻辑学著作中venn图占据着十分重要的位置而且维恩图还被应用 14287.759 14297.971 14318.933 14354.718 14530.077
14681.983
[36] 14685.578 14766.872 14817.897 14821.364 15015.235 15043.056
15236.188
[43] 15280.614 15549.818 15640.638 15746.188 15808.372 16510.259
NA
NA

R语言与数据分析之二：绘图

R语⾔与数据分析之⼆：绘图图形展⽰是最⾼效且形象的数据描述⼿段，因此巧妙的图像展⽰是⾼质量数据分析报告的必备内容，因此强⼤的图形展⽰功能也是统计分析软件的必备功能。

R语⾔提供了强⼤的吐⾎展⽰功能。

今天我由简单到复杂分别和⼩伙伴们分享如何⽤R语⾔画出各位想要的图形。

⾸先罗列下所有可选图形：１、直⽅图(hist())；２、散点图(plot())；３、柱状图(barplot());４、饼图(pie());５、箱线图(boxplot());６、星相图(stars());７、脸谱图(faces());８、茎叶图(stem());９、QQ图(qqnorm())；１０、地图包maps、mapdata、geosphere为了⽅便地进⾏图形展⽰，我们创建⼀个数据场景，假设我们需要统计学⽣的3门课的考试情况。

我们分别⽣成学号、⾼等数学（80到100的均匀分布）、线性代数（均值80，标准差为7的正态分布）和运筹学（均值83，标准差18的正态分布）三科成绩。

相应的语句为：Num=seq(102001,102100)X1=round(runif(100,min=80,max=100))X2=round(rnorm(100,mean=80,sd=7))X3=round(rnorm(100,mean=83,sd=18))基本统计--单指标考虑到所有的成绩不能超过100分，因此需要将随机⽣成的成绩中⾼于100分的改为100分并将最终修正后的所有成绩连同学号存⼊数据框。

X2[which(X2>100)]=100X3[which(X3>100)]=100X=data.frame(Num,X1,X2,X3)分别画出⾼等数学成绩的直⽅图、⾼等数学和线性代数的相关关系的散点图，运筹学成绩的柱状图和饼图，来观看各科成绩的分布情况。

相应语句如下：hist(X$X1)plot(X1,X2)barplot(table(X$X1))pie(table(X$X1))基本统计--多指标接着我们将三科成绩⽤两种箱线图画出来，箱线图可以更加清楚的解释数据的分布情况，和数据的集中区域。

R语言常用绘图

绘图实验三答案1、画出函数32()21f x x x x =+++在区间[1,10]上的图形，曲线颜色设置为红色。

x<-seq(1,10,by=0.1)y=x^3+2*x^2+x+1plot(x,y,"l",col="red")2468100200400600800100x y2、将窗口分割成2×1的窗格，在第一个、第二个窗口中分别绘制出正弦、余弦函数的图像，并画出x 轴。

x<-seq(0,2*pi,by=pi/20)y1<-sin(x)y2<-cos(x)par(mfrow=c(2,1))plot(x,y1,"l",xlim=c(0,7),ylim=c(-2,2))lines(c(0,3*pi),c(0,0))plot(x,y2,"l",xlim=c(0,7),ylim=c(-2,2))lines(c(0,3*pi),c(0,0))01234567-202x y101234567-202x y23、在同一张图上画出函数2122,y x y x ==的曲线并利用legend 函数对曲线加标注“2122,y x y x == ”，并加上标题 “ 22x x 和的曲线”。

x<-seq(0,10,by=0.5)y1=2*xy2=x^2plot(x,y1,"o",main="2*x 和x^2 的曲线",pch=8)lines(x,y2,"o",pch=24,col="red")legend("topright",legend=c("2*x","x^2"),col=c("black","red"),pch=c(8,24),lty=1)024681051015202*x 和x^2 的曲线x y 12*xx^24、将屏幕分割为四块，并分别画出y=sin(x)；z=cos(x)；a=sin(x)*cos(x)；b=sin(x)/cos(x)。

Matlab中的三维图形绘制技巧

Matlab中的三维图形绘制技巧由于Matlab的强大数据分析和可视化功能，它被广泛应用于许多领域，包括物理学、生物学和工程学。

其中，三维图形绘制是Matlab中一项重要而有趣的技巧。

本文将介绍几种用Matlab绘制三维图形的技巧，并探讨一些常见问题的解决方法。

一、基础知识在开始之前，我们需要了解一些Matlab中三维图形绘制的基础知识。

Matlab 提供了许多函数来绘制三维图形，包括plot3、surf和mesh等函数。

其中，plot3函数用于绘制三维曲线，surf函数用于绘制三维曲面，而mesh函数则可以绘制网格曲面。

此外，Matlab还提供了一些辅助函数来设置坐标轴、标题和标签等。

二、绘制三维曲线首先，我们来学习如何使用plot3函数绘制三维曲线。

该函数接受三个向量作为输入，分别表示曲线上点的x、y和z坐标。

以绘制一个螺旋线为例，我们可以定义一个角度向量theta和对应的x、y和z坐标向量。

然后，使用plot3函数绘制曲线。

```matlabtheta = linspace(0, 10*pi, 1000);x = cos(theta);y = sin(theta);z = linspace(0, 10, 1000);plot3(x, y, z);```通过调整theta的范围和分辨率，我们可以绘制出不同形状和密度的螺旋线。

此外，我们还可以使用颜色、线型和标记等选项来自定义曲线的外观。

三、绘制三维曲面接下来，我们将介绍如何使用surf函数绘制三维曲面。

与绘制曲线类似，surf 函数也接受三个坐标向量作为输入，并将其解释为曲面上的点。

此外，我们还需要定义一个与坐标向量相同维度的矩阵来表示曲面的高度。

以下代码演示了如何绘制一个带有Z轴高度信息的平面曲面。

```matlabx = linspace(-5, 5, 100);y = linspace(-5, 5, 100);[X, Y] = meshgrid(x, y);Z = peaks(X, Y);surf(X, Y, Z);```在此示例中，我们使用meshgrid函数生成X和Y坐标矩阵，并使用peaks函数生成与X和Y相对应的高度矩阵Z。

R语言绘制三维散点图的预测曲面

R语言绘制三维散点图的预测曲面[plain] view plain copy1.library(rgl)2.#预测脚本3.predictgrid<-function(model,xvar,yvar,zvar,res=16,type=NULL){4.xrange<-range(model$model[[xvar]])5.yrange<-range(model$model[[yvar]])6.newdata<-expand.grid(x=seq(xrange[1],xrange[2],length.out=res),7.y=seq(yrange[1],yrange[2],length.out=res))s(newdata)<-c(xvar,yvar)9.newdata[[zvar]]<-predict(model,newdata=newdata,type=type)10.newdata11.}12.#x,y,z转为列表13.df2mat<-function(p,xvar=NULL,yvar=NULL,zvar=NULL){14.if(is.null(xvar)) xvar<-names(p)[1]15.if(is.null(yvar)) yvar<-names(p)[2]16.if(is.null(zvar)) zvar<-names(p)[3]17.x<-unique(p[[xvar]])18.y<-unique(p[[yvar]])19.z<-matrix(p[[zvar]],nrow=length(y),ncol=length(x))20.m<-list(x,y,z)s(m)<-c(xvar,yvar,zvar)22.m23.}24.#交错出现两个向量元素25.interleave<-function(v1,v2) as.vector(rbind(v1,v2))26.27.m<-mtcars28.mod<-lm(mpg~wt+disp+wt:disp,data=m)29.m$pred_mpg<-predict(mod)30.mpgrid_df<-predictgrid(mod,'wt','disp','mpg')31.mpgrid_list<-df2mat(mpgrid_df)32.33.plot3d(mtcars$wt,mtcars$disp,mtcars$mpg,xlab='',yla b='',zlab='',axes=FALSE,size=.5,type='s',lit=FALSE)34.35.spheres3d(m$wt,m$disp,m$pred_mpg,alpha=0.4,type ='s',size=0.5,lit=FALSE)36.37.segments3d(interleave(m$wt, m$wt),38.interleave(m$disp, m$disp),39.interleave(m$mpg, m$pred_mpg),40.alpha=0.4,col='red'41.)42.#预测曲面43.surface3d(mpgrid_list$wt,mpgrid_list$disp,mpgrid_list $mpg,alpha=.4,front='lines',back='lines')44.#其他设置45.rgl.bbox(color='grey50',emission='grey50',xlen=0,ylen =0,zlen=0)46.rgl.material(color='black')47.axes3d(edges=c('x--','y+-','z--'), cex=.75)48.mtext3d('Society',edge='x--',line=2)49.mtext3d('Pollution',edge='y+-',line=3)50.mtext3d('Economy',edge='z--',line=3)代码结果图：案例来自书籍：R语言数据可视化。

scatterplot3d函数用法

scatterplot3d函数用法scatterplot3d函数是R语言中用于绘制三维散点图的函数。

它的基本用法如下：r复制代码scatterplot3d(x, y, z, color = "blue", cex = 3, pch = 19, main = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, zlab = NULL, xscale = "auto", yscale = "auto", zscale = "auto", angle = 30, colvar = NULL, colNA = FALSE, box = TRUE, boxcol = "white", boxlwd = 2, boxcolNA = FALSE, pchNA = 12, colNA2 = NULL, cexNA = 0.5, cex2 = 0.5, col2 = NULL, cex2NA = 0.5)其中，x，y，z分别代表三个数值型向量的坐标值，color用于设置点的颜色，cex用于设置点的大小，pch用于设置点的形状，main用于设置图的主标题，xlab，ylab，zlab分别用于设置x，y，z轴的标签，xscale，yscale，zscale用于设置x，y，z轴的比例尺，angle用于设置透视角度，colvar用于设置点的颜色变量，colNA用于设置是否给缺失值上色，box，boxcol，boxlwd用于设置箱型图的颜色和线宽，pchNA 用于设置缺失值点的形状，cexNA，cex2，col2，cex2NA用于设置缺失值点的大小和颜色。

以上信息仅供参考，具体可以查阅R语言的scatterplot3d函数文档获取更准确的信息。

R语言入门-绘制图形

R语言入门-绘制图形1.高级绘图命令plot(x,y) 将产生y 对x 的散点图。

hist() 产生数值向量x 的柱状分布图.qqplot(x,y) 分位比较图。

dotchart(x, …)产生数据x 的点图。

高级图形命令的参数：1.type：控制输出图形的类型。

type 描述type=”p”只显示点（默认）type=”l”显示线条type=”b”同时显示点和线type=”o”将点覆盖在线上type=”h”绘制点到x轴的垂直线type=”s”步阶图，顶部匹配type=”S”步阶图，底部匹配type=”n”图形不显示2.xlab：string ylab：string设定x轴和y轴的标签。

3.main=string函数标题4.sub=string子标题，x轴底部2.低级图形命令函数描述points(x,y) 增加点lines(x,y) 增加连接线test(x,y,labels,…)指定位置添加文字abline(a,b)abline(h=y)abline(v=x)函数描述abline(lm.obj) 在当前图上增加一个斜率为b 截距为a 直线。

h=y 可用于指定贯穿整个图的水平线y坐标。

v=x 类似地用于指定垂直线的x-坐标。

该分量中依次含有截距和斜率。

polygon(x, y, …)绘制由(x, y) 作为顶点定义的多边形。

并且可以用剖面线(hatch lines)填充（可选），或者在图形设备允许的情况下填充其他东西。

legend(x, y,legend, …)在当前图的特定位置增加图例（legend）。

title(main, sub)将main 定义的标题以大字体的形式放在当前图的顶部，同时可以将sub 定义的小标题以小字体的形式放在下部（可选）axis(side, …)在第一个参数(1 到4，从底部顺时钟方式数)定义的某一侧增加一个坐标轴。

另一个参数控制坐标轴相对图区的位置，刻度位置和标签位置。

使用R语言绘制3D数据可视化scatter散点图实现步骤

使⽤R语⾔绘制3D数据可视化scatter散点图实现步骤⽬录Step1. 绘图数据的准备Step2. 绘图数据的读取Step3.绘图所需package的调⽤Step4.绘图调整3D点的⼤⼩调整透明度注意事项它来了它来了，它顺着⽹线⾛来了…哈哈，今天⼩仙给⼤家带来的是3D散点图。

强调⼀下啊，咱们这个教程⾥第⼀次出现了3D图，第⼀次出现了交互式图形（简单粗暴的理解，⽤⿏标点击会动的图）今天主要给⼤家介绍⼀下plotly这个R包，顺便分享下3D散点图的画法。

plotly是⼀个在线的数据分析和可视化⼯具，图表类型丰富、可交互等等⼀堆优点，关键是它还有相应的R包和Python包。

R包的绘图风格是这个样⼦的，是不是还挺好看如果⼤家想画交互式图形，可以试试这个包。

不过⽬前⼩仙对这个包的语句还不太熟悉，只能画个3D散点图简单⽰范⼀下啦Step1. 绘图数据的准备⾸先还是要把你想要绘图的数据调整成R语⾔可以识别的格式excel中保存成csv格式。

数据的格式如下图：Step2. 绘图数据的读取data<-read.csv(“your file path”, header = T)Step3.绘图所需package的调⽤library(plotly)x <- data[, 1]y <- data[, 2]z <- data[, 3]Step4.绘图p <- plot_ly(data, x = ~x, y = ~y, z = ~z, color = ~data$Species, colors = c("#FF6DAE","#D4CA3A","#00BDFF"),marker = list(size = 5)) %>%add_markers()p调整3D点的⼤⼩调整透明度注意事项以上就是使⽤R语⾔绘制3D数据可视化scatter散点图实现步骤的详细内容，更多关于R语⾔绘制3D数据可视化scatter散点图的资料请关注其它相关⽂章！。

scatterplot3d中文参数

为了更深入地探讨scatterplot3d中文参数的主题，我将首先介绍scatterplot3d的基本概念和用途，然后逐步展开对中文参数的分析，并共享我的个人观点和理解。

1. scatterplot3d的基本概念和用途scatterplot3d是一个用于绘制三维散点图的R语言包。

它可以帮助研究人员可视化三维数据之间的关系，进而进行数据分析和模式识别。

在实际应用中，scatterplot3d常用于可视化多个变量之间的关系，以便更直观地观察数据分布情况，并发现其中的规律和趋势。

2. scatterplot3d中文参数的重要性在实际应用中，很多时候我们需要将scatterplot3d图表中的各种标签、标题和注释进行中文化处理，以满足中文读者的需求。

了解并熟练掌握scatterplot3d中文参数的使用方法显得尤为重要。

3. scatterplot3d中文参数的深度和广度评估在对scatterplot3d中文参数进行全面评估时，我们需要考虑其在不同场景下的适用性、灵活性和定制化能力。

具体来说，我们可以从以下几个方面进行评估：- 中文标签和标题的显示效果- 中文注释和图例的处理方式- 中文字体和样式的选择- 中文参数的调整和优化方法4. 对scatterplot3d中文参数的个人观点和理解在我看来，scatterplot3d中文参数的合理运用可以极大地提升图表的可读性和观赏性。

通过合理设置中文标签和标题，我们可以让图表更贴近读者的需求，从而让数据呈现更加直观和生动。

另外，在处理中文参数时，需要考虑字体的选择和样式的搭配，以确保整体的美观和统一。

5. 总结和回顾在本文中，我们深入探讨了scatterplot3d中文参数的重要性和应用。

通过全面评估其深度和广度，我们更加全面地了解了scatterplot3d中文参数的使用方法和效果。

个人观点和理解也说明了中文参数对于提升图表质量的重要作用。

通过本文的阐述，我相信您已经对scatterplot3d中文参数有了更全面、深刻和灵活的理解。

r语言绘制英语土壤计量学

r语言绘制英语土壤计量学R语言可以用于绘制土壤计量学相关的图表和图形。

下面是一些常用的绘图函数和图表类型：1.散点图（Scatter Plot）：使用plot()函数可以绘制散点图，其中x轴和y轴分别表示不同的土壤测量指标。

例如：```Rplot(x, y, xlab="X轴标签", ylab="Y轴标签", main="图表标题")```2.线图（Line Plot）：使用lines()函数可以在散点图的基础上绘制连接这些点的线，用于展示随时间或位置的变化趋势。

例如：```Rplot(x, y, type="n", xlab="X轴标签", ylab="Y轴标签", main="图表标题")lines(x, y)```3.柱状图（Bar Plot）：使用barplot()函数可以绘制柱状图，用于比较不同土壤样品或不同处理之间的差异。

例如：```Rbarplot(height, names.arg=labels, xlab="X轴标签", ylab="Y 轴标签", main="图表标题")```4.盒图（Box Plot）：使用boxplot()函数可以绘制盒图，用于展示数值型数据的分布情况和离群值。

例如：```Rboxplot(x1, x2, x3, x4, names=c("处理1", "处理2", "处理3", "处理4"), xlab="X轴标签", ylab="Y轴标签", main="图表标题")```这些只是一些常用的绘图函数和图表类型，R语言还提供了许多其他绘图函数和图表类型，可以根据具体需要进行选择和使用。

用R语言做数据分析——多元数据的绘图方法

用R语言做数据分析——多元数据的绘图方法前面介绍了许多数据的图形表示方法，但大多数是针对一元、二元数据的，三维图形虽然能画出来，但并不方便。

对于三维以上数据如何来描述呢？结合R语言的特点，这里介绍几种多元数据的绘图方法：轮廓图、星图和调和曲线图。

设变量是p维数据，有n个观测数据，其中第k次的观测值为：n次观测数据组成矩阵轮廓图轮廓图由以下作图步骤完成：1.作直角坐标系，横坐标取p个点，以表示p个变量；2.对给定的一次观测值，在p个点上的纵坐标与对应的变量取值成正比；3.连接此p个点得一折线，即为该次观测值的一格轮廓线；4.对于n次观测值，每次都重复上述步骤，可画出n条折线，构成n次观测值的轮廓图。

编写轮廓图函数，存储文件为“outline.R”outline<>if(is.data.frame(x)==TRUE){x<>}m<>n<>plot(c(1,n),c(min(x),max(x)),type='n',main='The outline graph of Data', xlab = 'Number',ylab='Value')for(i in 1:m){lines(x[i,],col=i)if(txt==TRUE){k<>text(1+(i-1)%%n,x[i,1+(i-1)%%n],k)}}}其中x是矩阵或数据框，txt是逻辑变量，当txt=TRUE（缺省值）时，绘图时给出观测值的标号，否则不给出标号。

函数的运行结果是绘出n次观测值的轮廓图。

例子：为考察学生的学习情况，学生随机的抽取12名学生的5门课期末考试的成绩。

如下图所示，画出12名学生学习成绩的轮廓图。

将数据输入到数据文件中，文件名为“course.data”> X<>> source('outline.R')> outline(X)由轮廓图可以直观的看出，哪个学生的成绩相似、哪些属于优秀、哪些中等、哪些较差。

R语言如何画表格

竭诚为您提供优质文档/双击可除R语言如何画表格篇一：R语言绘图R语言绘图画图例子Rgraphcookbook例子[html]viewplaincopyprintspanstyle=font-size:18px;/s pan[html]viewplaincopyprintspanstyle=font-size:18px ;From：/spanahref=/retype/zoom/db7b3d1f8e9951e79b892774pn= 1">plot(cars$dist~cars$speed,#y~x，cars是R自带的数据2.main="Relationshipbetweencardistance">png(filenam e="散点图.png",width=480,height=480)2.plot(cars$dist~cars$speed,#y~x3.main="Relationshipbetweencardistance">png(filenam e="散点图.png",width=480,height=480)1.sales/learnRstatistics/Rgraph/code/chapter1/dataFiles/ci tysales.csv",header=tRue)#header设置为tRue表示把数据行和列的名称也读取进来2.barplot(sales$producta,s.arg=sales$city,4.col="blue")5.dev.off()图形输出（pdf\win\pbg\jpeg\bmp\postscript）用代码保存图形，将绘图语句夹在开启目标图形设备的语句和关闭目标图形设备的语句之间即可。

[python]1.#pdf("mygraph.pdf")#pdf文件2.win.metafile("filename.wmf")#windows图形文件3.#png("filename.png")#pbg文件4.#jpeg("filename.jpg")#jpeg文件5.#bmp("filename.bmp")#bmp文件6.#postscript("filename.ps")#postscript文件7.attach(mtcars)8.plot(wt,mpg)9.abline(lm(mpg~wt))10.title("Regressionofmpgonweight")11.detach(mtcars)12.dev.off()13.篇二：R语言绘制三维图以前早闻R语言的强大，却没有时间去深入的了解。

R语言实验四

实验四绘制常用统计图形、对图形进行参数设置【实验类型】验证性【实验学时】2 学时【实验目的】1、掌握基本统计图形的绘制方法和所表达的意义；2、掌握图形参数的设置与多图环境设置；3、了解 ggplot2 绘图包和其它绘图包的使用方法。

【实验内容】1、绘制基本的统计图形，包括散点图、箱线图、Q-Q 图和协同图等；2、对图形进行参数设置，包括添加图题、标签、点、线和颜色等；3、使用 gglplot2 和其它绘图包绘制常见统计图形。

【实验方法或步骤】第一部分、课件例题：4.1data(cars) #调取数据集，用data()可查看R所有数据集cars #车速与制动距离的数据(R自带)attach(cars) #连接数据集par(mai=c(0.9, 0.9, 0.6, 0.3)) #图形边缘空白(边距)的宽度for (i in c("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4.2df<data.frame(Age=c(13,13,14,12,12,15,11,15,14,14,14,15,12,13,12,16,12,11,1 5),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4.3coplot(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 = "Death Rates in Virginia - 1940")dotchart(t(VADeaths), gdata=me1, gpch=19, #按年龄分类main = "Death Rates in Virginia - 1940")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 ="Ordinary chart")## figure2，彩虹色彩，顺时针pie(pie.sales,radius=0.9,col=rainbow(8),clockwise =TRUE,main="Rainbow colours")## 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="Grey colours")## figure4，阴影色彩，逆时针pie(pie.sales,radius=0.9,density=10,angle=15+15*1:8,main="The density of shading lines")4.6条形图pie.sales<-c(39, 200, 42, 15, 67, 276, 27, 66);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("lightblue", "mistyrose","lightcyan", "lavender", "cornsilk"), legend = rownames(VADeaths),ylim = c(0, 100))4.7直方图df<data.frame(Age=c(13,13,14,12,12,15,11,15,14,14,14,15,12,13,12,16,12,11,1 5),Height=c(144,166,163,143,152,169,130,159,160,175,161,170,146,159,150,183,16 5,146,169),Weight=c(38.1,44.5,40.8,34.9,38.3,50.8,22.9,51.0,46.5,51.0,46.5,60.3,37.7,3 8.1,45.1,68.0,58.1,38.6,50.8)) #数据框par(mai=c(0.9, 0.9, 0.6, 0.3)) #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="lightblue", 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)r<-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="blue",lwd=2);x<-seq(from=130, to=190, by=0.5);lines(x, dnorm(x,mean(Height), sd(Height)), col="red", lwd=2)detach() #取消连接数据框4.8箱线图（1）x<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)4.9 QQ图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(144,166,163,143,152,169,130,159,160,175,161,170,146,159,150,18 3,165,146,169),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 +μqqnorm(Height)qqline(Height)detach()4.10 三维透视图—perspy <- 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};z<-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="lightblue",xlab="X",ylab="Y",zla b="Z") #绘制三维图4.11 等值线—contoury<-x <- seq(-3, 3, by = 0.125) #定义域f<-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="X",ylab="Y",col="blue") #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x<-iris$Petal.Length;y<-iris$Petal.Widthplot(x,y,type="n",xlab="Petal Length",ylab="Petal Width",b=1.3) Species<-c("setosa","versicolor","virginica")pch<-c(24,22,25) #图中点的形状for(i in1:3){index<-iris$Species==Species[i];points(x[index],y[index],pc=pch[i],col =i+1,bg=i+1)} #添加点par(op) #访问当前图形参数设置text(c(3, 2.5, 4),c(0.25, 1.5,2.25),labels=Species,font=2,col=c(2,3,4),cex=1.5) #添加文字说明4.13 添加直线、线段和图例data(cars)Q1<-function(beta,data) sum(abs(data[,2]-beta[1]-beta[2]*data[,1])) #偏差的绝对值之和Qinf<-function(beta,data) max(abs(data[,2]-beta[1]-beta[2]*data[,1]))z1<-optim(c(-17,4),Q1,data=cars);zinf<-optim(c(-17, 4),Qinf,data=cars);lm.sol<-lm(dist~speed,data=cars) #线性回归op<-par(mai=c(.9,.9,.5,0.1),cex=1.1) #绘图参数plot(cars,main="Stopping Distance versus Speed",ylim=c(0,140),xlab="Speed (mph)",ylab="Distance (ft)",pch=19,col="magenta",b=1.2)abline(lm.sol,lwd=2,col="blue") #加线abline(a = z1$par[1], b = z1$par[2], lty = 4, lwd=2, col="red")abline(a = zinf$par[1], b = zinf$par[2], lty=5, lwd=2, col="green")pre<-predict(lm.sol); x0 <- cars$speed[23]; y0 <- cars$dist[23]segments(x0, y0, x1 = x0, y1 = pre[23], col= 1, lwd=2) #加线段和符号expr<-expression(paste("(", x[i],",", y[i], ")")); text(x0+1.5, y0, expr); expr1<-expression(min==sum((beta[0]+beta[1]*x[i]-y[i])^2,i==1,n));expr2<-expression(min==sum(abs(beta[0]+beta[1]*x[i]-y[i]),i==1,n));expr3<-expression(min==max(abs(beta[0]+beta[1]*x[i]-y[i]),i))legend(4, 140, legend=c(expr1, expr2, expr3),col=c("blue", "red", "green"),lty=c(1,4,5),lwd=2);par(op) #加图例4.14 添加图题、坐标轴与边框plot(cars,main ="", axes = F) # 散点图，不含图题、坐标轴title(main = " 制动距离与车速 ") # 添加图题axis(side = 1); axis(side = 2) # 添加坐标轴box(lty = 2, lwd = 2, col = 2) # 添加边框4.15绘制多边形和阴影区域。

r语言三角形

r语言三角形R语言是一种常用于数据分析和统计建模的编程语言。

它具有丰富的数据处理和可视化功能，可以帮助我们更好地理解和解释数据。

在R语言中，三角形是一种常见的几何形状，具有独特的特征和性质。

三角形是由三条线段连接而成的几何形状，它具有三个顶点和三条边。

根据三边的长度和角度的大小，我们可以将三角形分为不同的类型，如等边三角形、等腰三角形、直角三角形等。

在R语言中，我们可以使用一些函数和方法来计算和绘制三角形。

我们可以使用R语言中的向量来表示三角形的顶点坐标。

例如，我们可以定义一个包含三个元素的向量，每个元素表示一个顶点的坐标。

然后，我们可以使用plot函数将三角形的顶点连接起来，从而绘制出三角形的形状。

除了绘制三角形的形状，我们还可以计算三角形的一些属性。

例如，我们可以使用R语言中的函数计算三角形的面积、周长和角度。

面积可以通过海伦公式或三角函数来计算，周长可以通过三边的长度之和来计算，角度可以通过三边的长度和余弦定理来计算。

在R语言中，我们可以使用一些包来简化三角形的计算和绘制过程。

例如，'geometry'包提供了一些函数和方法用于计算和绘制三角形。

我们可以使用'area_triangle'函数计算三角形的面积，使用'perimeter_triangle'函数计算三角形的周长，使用'plot_triangle'函数绘制三角形的形状。

除了基本的三角形，R语言还可以处理一些特殊的三角形。

例如，等边三角形的三条边的长度相等，等腰三角形的两条边的长度相等，直角三角形的一个角度为90度。

我们可以使用R语言中的函数判断一个三角形是否为等边三角形、等腰三角形或直角三角形。

R语言提供了丰富的函数和方法用于处理和分析三角形。

我们可以使用R语言来计算和绘制三角形的形状、面积、周长和角度。

这些功能可以帮助我们更好地理解和解释数据，从而做出准确和可靠的分析和预测。