R 条形图

条形图是表示数据的最有效方式之一。它可以用于以视觉形式总结大量数据。

条形图能够表示随时间变化的数据，这有助于我们可视化趋势。

在 R 中创建条形图

在 R 中，我们使用 barplot() 函数来创建条形图。例如：

temperatures <- c(22, 27, 26, 24, 23, 26, 28)

# bar plot of temperatures vector
result <- barplot(temperatures)

print(result)

输出

在上面的示例中，我们使用 barplot() 函数创建了 temperatures 向量的条形图。

我们上面创建的条形图很普通，我们可以为条形图添加很多内容。

在 R 中为条形图添加标题

要为 R 中的条形图添加标题，我们将 main 参数放在 barplot() 函数内部。例如：

temperatures <- c(22, 27, 26, 24, 23, 26, 28)

result <- barplot(temperatures, 
  main = "Maximum Temperatures in a Week")

print(result)

输出

在上图中，我们可以看到我们为 temperatures 向量的条形图添加了标题。

barplot(temperatures, main = "Maximum Temperatures in a Week")

在这里，main 参数将标题 "一周最高温度" 添加到我们的条形图中。

在 R 中为轴提供标签

在 R 中，我们也可以为 x 轴和 y 轴提供标签。例如：

temperatures <- c(22, 27, 26, 24, 23, 26, 28)

result <- barplot(temperatures, 
  main = "Maximum Temperatures in a Week", 
  xlab = "Degree Celsius",
  ylab = "Day")

print(result)

输出

在上面的示例中，我们分别提供了 x 轴和 y 轴的标签。

barplot(temperatures, 
  ... 
  xlab = "Degree Celsius", 
  ylab = "Day")

在这里，我们向 barplot() 添加了额外的 xlab 和 ylab 参数。

• xlab - 为 x 轴提供 "摄氏度" 标签
• ylab - 为 y 轴提供 "天" 标签

在 R 中为条形图的每个条形提供名称

我们将 names.arg 参数放在 barplot() 内部，以便在 R 中为每个条形提供名称。例如：

temperatures <- c(22, 27, 26, 24, 23, 26, 28)

result <- barplot(temperatures, 
  main = "Maximum Temperatures in a Week", 
  xlab = "Degree Celsius",
  ylab = "Day",
  names.arg = c("Sun", "Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat")
)

print(result)

输出

在上面的示例中，我们使用 names.arg 参数为条形图的每个条形提供名称。请注意代码：

barplot(temperatures,  
  ...
  names.arg = c("Sun", "Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat")
)

在这里，我们为第一个条形分配了 "Sun"，为第二个条形分配了 "Mon"，以此类推。

更改 R 中的条形颜色

在 R 中，我们将 col 参数放在 barplot() 内部以更改条形的颜色。例如：

temperatures <- c(22, 27, 26, 24, 23, 26, 28)

result <- barplot(temperatures, 
  main = "Maximum Temperatures in a Week", 
  xlab = "Degree Celsius",
  ylab = "Day",
  names.arg = c("Sun", "Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat"),
  col = "blue"
)

print(result)

输出

在上面的示例中，我们使用 barplot() 内部的 col 参数来更改条形的颜色。

result <- barplot(temperatures, 
  ...
  col = "blue"
)

这里，col = "blue" 将条形的颜色更改为蓝色。

R 中的条形纹理

要更改 R 中条形的纹理，我们将 density 参数放在 barplot() 内部。例如：

temperatures <- c(22, 27, 26, 24, 23, 26, 28)

result <- barplot(temperatures, 
  main = "Maximum Temperatures in a Week", 
  xlab = "Degree Celsius",
  ylab = "Day",
  names.arg = c("Sun", "Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat"),
  col = "blue",
  density = 20
)

print(result)

输出

在上面的示例中，我们使用 barplot() 内部的 density 参数来更改条形的纹理。

result <- barplot(temperatures, 
  ...
  col = "blue"
  density = 20
)

这里，density = 20 为所有蓝色条形提供了密度为 20 的纹理。

在 R 中使条形图水平显示

在 R 中，要使我们的条形图水平显示，我们将 horiz 参数放在 barplot() 内部。例如：

temperatures <- c(22, 27, 26, 24, 23, 26, 28)

result <- barplot(temperatures, 
  main = "Maximum Temperatures in a Week", 
  xlab = "Degree Celsius",
  ylab = "Day",
  names.arg = c("Sun", "Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat"),
  col = "blue",
  density = 20,
  horiz = TRUE
)

print(result)

输出

这里，在 barplot() 中传递的 horiz = TRUE 将我们图表的方向更改为水平。

R 中的堆积条形图

R 允许我们通过使用矩阵作为输入值来创建堆积条形图。例如：

# create a matrix
titanic_data <-  matrix(c(122, 203, 167, 118, 528, 178, 673, 212),
nrow = 2, ncol = 4)

result <- barplot(titanic_data,
main = "Survival of Each Class",
xlab = "Class",
names.arg = c("1st", "2nd", "3rd", "Crew"),
col = c("red","green")
)

legend("topleft",
c("Not survived","Survived"),
fill = c("red","green")
)

print(result)

输出

在上面的示例中，我们创建了一个名为 titanic_data 的矩阵，其中第一行包含未幸存者的数据，第二行包含幸存者的数据。

barplot(titanic_data,
  ...
)

在这里，我们已将 titanic_data 传递给 barplot() 以创建堆积条形图。

我们还使用了 legend() 函数为条形图添加图例。

• "green" 颜色代表 "幸存"
• "red" 颜色代表 "未幸存"。