这里是一些无需安装R包的绘图函数小总结~包括了barplot()、plot()、boxplot()、pie()和hist()的简单用法和举例，几个函数之间大同小异。

注：这里只给出出了简单的用法，还有很多参数和用法正在补充中。

目录

1、barplot()函数

 2、plot()函数

2.1 plot()函数的基本语法

2.2 参数解释

2.3 常用外观样式参数

2.4 绘制简单的散点图

 2.4 绘制折线图

3、boxplot()函数

3.1 boxplot()函数的基本语法：

3.2 参数解释

 3.3 绘制一个简单的箱线图

3.4 绘制一个复杂的箱线图 

4、hist()函数

4.1 hist()函数的基本语法

4.2 常用的参数解释

4.3 绘制一个简单的直方图

5、 pie()函数

1、barplot()函数

用于创建柱状图，也称为条形图，用于可视化数据的分布或频率。柱状图通常用于显示分类变量的频率或连续变量的分组汇总数据。

以下是barplot()函数的基本用法及参数：

barplot(height, names.arg = NULL, beside = FALSE, horiz = FALSE, col = NULL, border = NULL, main = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ...)

参数解释：

height：一个向量，表示每个柱子的高度，即频率或计数值。names.arg：一个可选的向量，表示每个柱子的标签，通常用于指定每个柱子的名称。beside：一个逻辑值，指示是否将柱子并排显示，默认为FALSE，表示垂直堆叠。horiz：一个逻辑值，指示是否绘制水平柱状图，默认为FALSE。col：柱子的填充颜色。border：柱子的边框颜色。main：图形的标题。xlab：x轴标签。ylab：y轴标签。...：其他参数，用于传递给plot()函数。

下面是一个简单的示例，演示如何使用barplot()函数创建柱状图：

# 创建一个向量表示不同类别的频率

height <- c(10, 20, 15, 25)

# 创建柱状图

barplot(height, names.arg = c("A", "B", "C", "D"), col = "skyblue", main = "Bar Plot Example", xlab = "Categories", ylab = "Frequency")

这段代码将创建一个垂直柱状图，显示了四个类别的频率，每个柱子的标签分别为"A"、"B"、"C"和"D"，柱子的填充颜色为天蓝色，图形标题为"Bar Plot Example"，x轴标签为"Categories"，y轴标签为"Frequency"。运行结果如下：

 2、plot()函数

plot() 函数是一种用于创建图形的基本函数，它能够根据输入数据生成多种类型的图表。

2.1 plot()函数的基本语法

plot(x, y = NULL, type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL,

log = "", main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL,

ann = par("ann"), axes = TRUE, frame.plot = axes,

panel.first = NULL, panel.last = NULL, asp = NA,

xgap.axis = NA, ygap.axis = NA,

...)

2.2 参数解释

x, y: 这是绘制图形的数据。x 是横坐标的数据，y 是纵坐标的数据。如果只提供 x，则 y 默认为 x 的索引。

type: 定义了图形的类型。常见的类型有：

"p" 表示只绘制点，"l" 表示只绘制线，"b" 表示点和线都绘制，"c" 表示只绘制线段的一部分，"o" 表示点和线重叠，"h" 表示绘制垂直线，"s" 和 "S" 分别表示阶梯图，其中 "S" 为水平开始，"n" 不绘制任何图形。

xlim, ylim: 分别设定x轴和y轴的范围，例如 xlim = c(0, 10) 设置x轴从0到10。

log: 指定坐标轴是否取对数，可以设置为 "x", "y", "xy" 表示对应轴使用对数尺度。

main: 主标题的文本。

sub: 副标题的文本。

xlab, ylab: 分别为x轴和y轴的标签文本。

ann: 是否自动注释图形，包括绘制标题、坐标轴标签等。

axes: 是否绘制坐标轴。

frame.plot: 是否绘制图形边框。

panel.first, panel.last: 允许用户在绘制主要图形内容之前（panel.first）和之后（panel.last）添加自定义的绘图命令。

asp: 设置图形的纵横比，常用于地图绘制等。

xgap.axis, ygap.axis: 控制轴线的间隙。

...: 其他图形参数，如颜色、线条样式、点的形状等，这些可以通过 ... 传递给低级绘图函数。

2.3 常用外观样式参数

col: 指定线条和点的颜色。可以指定多个颜色，以便每个点都有自己的颜色。如果颜色数量少于点的数量，颜色会按照标准方式循环使用，而线条将全部用第一个指定的颜色绘制。

bg: 用于指定开放符号的背景颜色的向量。例如在使用 points() 函数时，可以用来设置数据点的背景色。需要注意的是，这与 par("bg") 设置不同。

        单个颜色名称：表示所有数据点的背景色都相同。

        一个颜色向量：可以为每个数据点指定一个单独的背景色。 

pch: 用于指定绘图字符或符号的向量。例如在使用 points() 函数时，可以用不同的字符或符号来表示数据点。

cex: 用于指定绘图字符和符号相对于默认大小的缩放比例的数值向量。这个值是相对于 par("cex") 的倍数。NULL 和 NA 相当于 1.0。需要注意的是，这不影响注释文本的大小。

lty: 用于指定线条类型的向量。例如，可以指定实线、虚线、点线等。

cex.main, col.lab, font.sub 等：用于设置主标题、副标题和轴标注的设置。这些参数可以通过 title() 和 par() 函数来设置。

lwd: 用于指定线条宽度的向量。例如，可以通过设置 lwd 参数来控制线条的粗细。

这些参数可以通过将它们传递给绘图函数（如 plot()、points()、lines() 等）来自定义图形的外观。通过调整这些参数，可以创建出符合需求的各种样式的图形。

2.4 绘制简单的散点图

# 创建数据

x <- c(1, 2, 3, 4, 5)

y <- c(2, 3, 5, 7, 11)

# 绘制散点图

plot(x, y, main = "Scatter Plot", xlab = "X-axis", ylab = "Y-axis", col = "blue", pch = 16)

结果如图所示： 

 2.4 绘制折线图

# 创建数据

x <- 1:10

y <- sin(x)

# 绘制折线图

plot(x, y, type = "l", main = "Line Plot", xlab = "X-axis", ylab = "Y-axis", col = "red")

结果如图所示：

3、boxplot()函数

boxplot()函数用于创建箱线图，用于可视化一组数据的分布情况，特别是用于显示数据的中位数、四分位数、最小值和最大值等统计量。

3.1 boxplot()函数的基本语法：

## Default S3 method:

boxplot(x, ..., range = 1.5, width = NULL, varwidth = FALSE,

notch = FALSE, outline = TRUE, names, plot = TRUE,

border = par("fg"), col = "lightgray", log = "",

pars = list(boxwex = 0.8, staplewex = 0.5, outwex = 0.5),

ann = !add, horizontal = FALSE, add = FALSE, at = NULL)

其中，x是要绘制箱线图的数据向量或数据框，...表示可选参数，用于自定义箱线图的外观和标签等。

3.2 参数解释

x: 包含数据的向量、数据框或者列表，用来生成箱线图。

...: 其他参数，用于传递给其他函数或者控制箱线图的绘制选项。

range: 箱线图的边界范围，通常是 1.5 倍的四分位距（IQR），用来确定异常值的范围。如果数据点在上四分位数加上 range 倍的 IQR 和下四分位数减去 range 倍的 IQR 之外，则被视为异常值。

width: 箱体的宽度，可以是数值或者向量，用于控制每个箱体的宽度。

varwidth: 一个逻辑值，表示是否根据每个组的观测数量来调整箱体的宽度，默认为 FALSE，表示所有箱体宽度相同。

notch: 一个逻辑值，表示是否在箱线图中显示缺口，缺口可以用来比较中位数的差异性，默认为 FALSE。

outline: 一个逻辑值，表示是否绘制异常值的轮廓，默认为 TRUE，即绘制。

names: 一个字符向量，用来指定每个箱线图的名称，通常用于多组数据的比较。

plot: 一个逻辑值，表示是否绘制箱线图，默认为 TRUE，即绘制。

border: 箱线图边框的颜色，默认为当前绘图设备的前景色。

col: 箱线图的填充颜色，默认为 "lightgray"，可以是一个颜色向量。

log: 可选参数，表示是否对数据取对数，可以取值 "x"（对 x 轴取对数）、"y"（对 y 轴取对数）、"xy"（同时对 x 和 y 轴取对数）。

pars: 一个列表，包含其他控制绘图的参数，如箱体宽度 (boxwex)、锚点宽度 (staplewex)、异常值宽度 (outwex) 等。

ann: 一个逻辑值，表示是否显示注释信息（标题、轴标签等），默认为 TRUE，如果 add 为 TRUE，则不显示。

horizontal: 一个逻辑值，表示是否绘制水平箱线图，默认为 FALSE，即垂直箱线图。

add: 一个逻辑值，表示是否将箱线图添加到已有的绘图上，默认为 FALSE，即新建一个绘图。

at: 一个数值或者向量，表示箱线图的放置位置，可以用来控制每个箱线图的水平位置。

 3.3 绘制一个简单的箱线图

data <- c(10, 15, 20, 25, 30)

boxplot(data)

 输出：

3.4 绘制一个复杂的箱线图 

假设有一个包含不同地区销售额的数据集 sales_data，其中包括两个因子变量：region（地区）和 product_type（产品类型），以及一个数值变量 sales（销售额）。

# 创建示例数据

sales_data <- data.frame(

region = rep(c("North", "South", "East", "West"), each = 25),

product_type = rep(c("A", "B"), times = 50),

sales = rnorm(100, mean = 500, sd = 100)

)

# 查看数据前几行，head默认前六行

head(sales_data)

 查看前几行结果：

可以使用 boxplot 函数来绘制箱线图，其中 sales 是因变量，region 和 product_type 是自变量。

# 绘制箱线图

boxplot(sales ~ region, data = sales_data,

col = "lightblue",

main = "Sales by Region",

xlab = "Region",

ylab = "Sales Amount")

 输出：

4、hist()函数

 hist()函数用于创建直方图，用于显示数据的分布情况。

4.1 hist()函数的基本语法

hist(x, breaks = "Sturges",

freq = NULL, probability = !freq,

include.lowest = TRUE, right = TRUE, fuzz = 1e-7,

density = NULL, angle = 45, col = "lightgray", border = NULL,

main = paste("Histogram of" , xname),

xlim = range(breaks), ylim = NULL,

xlab = xname, ylab,

axes = TRUE, plot = TRUE, labels = FALSE,

nclass = NULL, warn.unused = TRUE, ...)

其中，x是要绘制直方图的数据向量，...表示可选参数，用于自定义直方图的外观和标签等。

4.2 常用的参数解释

x: 要绘制直方图的数据向量或因子。

breaks: 用于指定直方图的分箱方式。默认情况下，它为 "Sturges"，这意味着使用 Sturges' formula 来确定箱子的数量。可以是一个数值向量来指定箱子的边界，也可以是一个表示要使用的分箱方法的字符串。

freq: 一个逻辑值，用于指定是否绘制频数直方图。如果为 TRUE，则绘制频数直方图；如果为 FALSE，则绘制频率直方图（频率直方图的总面积等于1）。

probability: 一个逻辑值，表示是否绘制概率密度直方图。默认情况下，它取频数直方图的相反值。如果 freq = FALSE 且 probability = TRUE，则绘制密度直方图（直方图的总面积等于1）。

include.lowest: 一个逻辑值，指示是否将最小值包括在第一个箱子中。

right: 一个逻辑值，用于控制直方图的箱子边界，详细解释如下。

right 参数用于指定直方图的箱界限。当 right 参数为 TRUE 时，箱界限包括右边界，即右闭区间；当 right 参数为 FALSE 时，箱界限不包括右边界，即右开区间。

举个例子，假设有一个数据集包含值 [1, 2, 3, 4, 5]，我们要将其分成两个箱子。当 right 参数为 TRUE 时，箱界限为 [1, 3) 和 [3, 5]；当 right 参数为 FALSE 时，箱界限为 (1, 3] 和 (3, 5]。

通常情况下，当数据是连续的时候，会使用默认值 right = TRUE，这样可以更好地反映数据的分布情况。但是，如果数据是离散的，并且你希望箱子的界限对应于数据点的值，而不是位于两个值之间，那么你可能会选择将 right 参数设置为 FALSE。

fuzz: 一个小的正数，用于确保不会将值包括在直方图的边界之外。

density: 可以指定用于绘制密度曲线的密度值。如果为 NULL（默认），则根据直方图的频率或概率绘制密度曲线。

angle: 直方图中柱子的角度，以度数表示。

col: 直方图的柱子颜色。

border: 直方图柱子的边界颜色。

main: 图表的主标题。

xlim: x 轴的范围。

ylim: y 轴的范围。

xlab: x 轴的标签。

ylab: y 轴的标签。

axes: 一个逻辑值，指示是否绘制坐标轴。

plot: 一个逻辑值，指示是否绘制图形。如果设置为 FALSE，则只计算直方图并返回结果，但不会绘制。

labels: 一个逻辑值，指示是否在直方图的柱子上显示标签。

nclass: 指定要使用的箱子数量，如果指定了此参数，将忽略 breaks 参数。

warn.unused: 一个逻辑值，指示是否在函数调用中忽略的参数上发出警告。

...: 其他参数，用于传递给底层的绘图函数。

4.3 绘制一个简单的直方图

# 创建一组示例数据

data <- c(5, 8, 10, 12, 15, 18, 20, 22, 25, 28, 30, 32, 35, 38, 40)

# 使用 hist() 函数绘制直方图

hist(data, # 输入数据

breaks = 5, # 指定分组区间的个数

col = "skyblue", # 指定直方图的颜色

main = "Histogram of Data", # 指定标题

xlab = "Value", # 指定 x 轴标签

ylab = "Frequency", # 指定 y 轴标签

border = "black", # 指定直方图边界的颜色

xlim = c(0, 45), # 指定 x 轴的范围

ylim = c(0, 5), # 指定 y 轴的范围

las = 1 # 设置坐标轴标签方向为斜体

)

输出：

5、 pie()函数

pie()函数用于创建饼图，用于显示各类别数据在整体中的占比。

以下是pie()函数的基本语法：

pie(x, labels = names(x), ...)

其中，x是一个向量，表示要绘制饼图的数据，labels参数是一个可选参数，用于指定每个部分的标签，如果不提供，则默认使用x向量中的名称作为标签。...表示可选参数，用于自定义饼图的外观和标签等。

下面是一些常用的参数：

main: 饼图的主标题。col: 饼图的填充颜色。border: 饼图的边框颜色。labels: 用于指定每个部分的标签。clockwise: 逻辑值，表示是否顺时针绘制饼图。init.angle: 初始角度，即起始位置的角度。...: 其他参数，用于进一步自定义饼图的外观。

例如，要绘制一个简单的饼图：

data <- c(10, 20, 30, 40)

pie(data)

输出：

参考：《R语言实战》[美]Robert I. Kabacoff

           《R数据科学》[新西兰] Hadley Wickham & [美] Garrett Grolemund