R中的图案绘制

R是一种非常强大的数据分析工具，同时也非常适合用于绘制图案。在本文中，我们将介绍如何使用R中的不同绘图库来创建各种类型的图案。

ggplot2

ggplot2是R中最受欢迎的绘图库之一。它提供了一种简单而灵活的语法来创建各种类型的图案。

例如，以下代码将创建一个散点图，其中x轴表示“mpg”（每加仑英里数），y轴表示“qsec”（一英里所用的秒数），并根据“am”（自动或手动变速器）对点进行着色：

library(ggplot2)

data(mtcars)
ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = qsec, color = factor(am))) +
  geom_point()

我们还可以使用ggplot2创建许多其他类型的图案，如条形图、折线图、堆积面积图等。

lattice

lattice是另一个广受欢迎的绘图库，它专门用于创建多变量数据的可视化图案。

例如，以下代码将创建一个散点图矩阵，其中每个散点图都表示鸢尾花的四个数值变量之间的关系：

library(lattice)

data(iris)
splom(iris[, 1:4])

lattice还提供了其他许多有用的功能，例如密度图、箱线图、等高线图等。

ggvis

ggvis是由ggplot2的作者开发的另一个图形库，它使用了交互式绘图技术来使图案更具可操作性。

例如，以下代码将创建一个散点图，其中x轴表示“mpg”（每加仑英里数），y轴表示“qsec”（一英里所用的秒数），并使用“am”（自动或手动变速器）对点进行着色。此外，我们还可以使用ggvis的“hover”功能来显示每个点的详细信息：

library(ggvis)
library(dplyr)

data(mtcars)
mtcars %>%
  ggvis(~mpg, ~qsec, fill = ~factor(am)) %>%
  layer_points() %>%
  add_tooltip(function(df) {
    paste0("car model: ", df$rownames, "<br>",
           "mpg: ", df$mpg, "<br>",
           "qsec: ", df$qsec, "<br>",
           "am: ", as.character(df$am))
}) 

ggvis还支持许多其他功能，如ggplot2中的相同功能（例如曲线拟合、面积图等）以及进一步的交互式功能。

ggforce

ggforce是一个扩展ggplot2的库，它提供了许多新的几何对象和统计分析方法。例如，ggforce中有一个“geom_circle”函数，可以创建圆形散点图：

library(ggplot2)
library(ggforce)

set.seed(123)
df <- data.frame(x = rnorm(50),
                 y = rnorm(50),
                 r = runif(50, 0.5, 2))

ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = r)) +
  geom_circle(aes(r = r))

ggforce还提供了许多其他有用的几何对象，例如圆弧、雷达图、Beizer曲线等。

结论

无论您正在尝试创建哪种类型的图案，R中都有一种绘图库可以满足您的需要。ggplot2、lattice、ggvis和ggforce都是非常强大的绘图库，值得花时间了解和探索。