2020 年用于数据可视化的顶级 R 库

R 语言作为一款统计分析的利器，其数据可视化能力自然也是非常突出的。在 2020 年，有一些顶级的 R 库为数据可视化开发人员带来了极佳的便捷性和体验。下面给大家介绍这些顶级 R 库。

ggplot2

ggplot2 库是 R 语言中最流行的数据可视化库之一。它使用语法简洁的“图层”系统，可以轻松地创建细致、优美的图形。ggplot2 库提供了很多种类型的图表，包括散点图、折线图、柱状图、饼图等。除此之外，ggplot2 还支持在同一张图中同时展示多个数据来源。

以下是一个简单的 ggplot2 示例代码：

library(ggplot2)
# 创建随机数据
df <- data.frame(x = runif(100), y = runif(100))
# 创建散点图
ggplot(df, aes(x=x, y=y)) +
  geom_point()

plotly

plotly 库是一个强大而灵活的交互式数据可视化工具，可以创建丰富多彩的可交互图形。plotly 提供了许多种类型的图表，包括线性图、散点图、热力图、等高线图、玫瑰图等。而且，plotly 还支持动画、3D 可视化和多个子图展示等高级功能。

下面是一个简单的 plotly 示例代码：

library(plotly)
# 创建随机数据
df <- data.frame(x = runif(100), y = runif(100))
# 创建散点图
plot_ly(df, x=~x, y=~y, type="scatter", mode="markers")

lattice

lattice 库是一个绘制多元数据可视化图的利器。它可以方便地进行可视化和数据分析，以便获得更深刻的认识。lattice 提供了许多类型的图表，包括散点图、折线图、柱状图、等高线图等。此外，lattice 还支持在同一张图中展示多个数据来源、自动标记轴等一系列实用功能。

以下是一个简单的 lattice 示例代码：

library(lattice)
# 创建随机数据
df <- data.frame(x = runif(100), y = runif(100))
# 创建散点图
xyplot(y ~ x, data = df, type = c("p"))

rCharts

rCharts 库是一个用于创建交互式可视化的利器。它可以生成高度可交互的图形，因此用户可以进行各种交互式的图形分析。rCharts 支持多个类型的图表，包括散点图、折线图、条形图、饼图、地图等等。此外，它还支持各种高级视觉和交互式特性，如动画、滤波、标注等等。

以下是一个简单的 rCharts 示例代码：

library(rCharts)
# 创建随机数据
df <- data.frame(x = runif(100), y = runif(100))
# 创建散点图
rPlot(y ~ x, data = df, type = "point")