R语言绘图方法详解

### R语言绘图方法详解 在R语言中，绘图是数据可视化和分析的重要手段。本文将详细介绍R语言中几种不同类型对象的绘图方法，包括`ppr`、`prcomp`和`princomp`、`profile.nls`以及`spec`相关方法。 #### 1. 页面布局与绘图设置 在开始绘图之前，我们常常需要对页面布局和绘图参数进行设置。例如，为了在一页上绘制四个图，可以在`par()`函数中将`mfrow`参数设置为`c(2, 2)`，绘图完成后再将其设置回`c(1, 1)`，以恢复默认的一页绘制一个图的设置。同时，可以通过设置`oma`参数来调整外部边距。为了将默认绘制为红色的线条和文本颜色改为灰色，可以更改调色板为灰度调色板，绘图完成后再将调色板改回默认调色板。 ```R # 设置一页绘制四个图 par(mfrow = c(2, 2), oma = c(2, 2, 2, 2)) # 执行绘图操作 # 恢复默认设置 par(mfrow = c(1, 1), oma = c(0, 0, 0, 0)) ``` #### 2. `ppr`方法 `ppr`（Projection Pursuit Regression）是一种回归方法，用于使用一个或多个自变量来估计一个或多个因变量的模型。`plot.ppr()`函数用于绘制`ppr`类对象的图，这些对象由`ppr()`函数创建。 `plot.ppr()`函数有七个指定参数，加上许多`plot.default()`函数使用的参数。这些参数及其默认值如下： | 参数 | 说明 | 默认值 | | ---- | ---- | ---- | | `x` | `ppr`类对象 | 无 | | `ask` | 是否在绘制新图前询问 | `par()`中`ask`的值（通常为`FALSE`） | | `type` | 图的类型 | `"o"`（点上绘制线） | | `cex` | 绘图字符的大小 | `par()`中`cex`值的`1/2` | | `main` | 图的标题 | `quote(bquote(“term”[.i]*”i” -– hat(beta[.i]) ==.(bet.i)))` | | `xlab` | x轴标签 | `quote(bquote(bold(alpha)[.(i)]^T * bold(x)))` | | `ylab` | y轴标签 | `""` | 以下是一个使用`ppr`类对象进行绘图的示例代码： ```R par( mfrow = c(2, 2), oma = c(1, 1, 3, 1) ) plot( ppr( x = LifeCycleSavings[, 2:5], y = LifeCycleSavings[, 1], nterms = 4, max = 5 ) ) mtext( "Example of Using a ppr Class Object in plot()\nPlots of the Ridge Functions", side = 3, font = 1, outer = TRUE ) par( mfrow = c(1, 1), oma = c(0, 0, 0, 0) ) ``` 在这个示例中，`nterms`参数设置为4，因此会绘制四个岭函数图。`main`和`xlab`参数中的`quote()`和`bquote()`函数允许为每个图更改索引。 #### 3. `prcomp`和`princomp`方法 主成分是矩阵的一种属性。主成分分析常用于数据建模中，以降低相关变量的维度，也可用于对数据集中的观测值进行聚类。`plot()`函数的`prcomp`和`princomp`方法用于绘制`prcomp`和`princomp`类对象的图，这些对象由`prcomp()`和`princomp()`函数创建。 这两个函数的主要区别在于计算特征值和特征向量的方法以及协方差矩阵的除数： - `prcomp()`函数使用奇异值分解（`svd()`函数）来计算特征值和特征向量，协方差矩阵的除数是观测值数量减一。 - `princomp()`函数将`cor()`函数的输出输入到`eigen()`函数中计算特征值和特征向量，协方差矩阵的除数是观测值数量。 `plot()`函数会根据这两个函数的输出创建碎石图，用于展示每个主成分包含的总方差的比例。 以下是一个使用`prcomp`和`princomp`类对象进行绘图的示例代码： ```R par( mfrow = c(1, 2), oma = c(2, 0, 3, 0) ) plot( prcomp( LifeCycleSavings, scale = TRUE ), main = "prcomp()" ) plot( princomp( LifeCycleSavings, cor = TRUE ), main = "princomp()" ) mtext( "Example of Using plot() on Output\nfrom prcomp() and princomp()", side = 3, outer = TRUE ) mtext( "2 Scree Plots", side = 1, outer = TRUE ) par( mfrow = c(1, 1), oma = c(0, 0, 0, 0) ) ``` 这两个图非常相似，主要区别在于`prcomp()`的输出默认不绘制条形标签，而`princomp()`的输出默认绘制条形标签。 #### 4. `profile.nls`方法 非线性最小二乘法建模用于使用非线性模型来拟合数据向量，