R语言两张图一张画布 R语言 实现将两张图放在同一张画布

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R语言两张图一张画布 R语言 实现将两张图放在同一张画布

Jack千斤顶   2021-04-06 我要评论
想了解R语言 实现将两张图放在同一张画布的相关内容吗,Jack千斤顶在本文为您仔细讲解R语言两张图一张画布的相关知识和一些Code实例,欢迎阅读和指正,我们先划重点:R语言,两张图,一张画布,下面大家一起来学习吧。

我就废话不多说了,大家还是直接看代码吧~

ts1<-ts(test_data$tot_num,frequency = 365,start=c(2017,11,21))
plot(ts1,col='blue',lty='dotted',ylim=c(50,550))
par(new=TRUE)
ts2<-ts(test_data$pre_result,frequency = 365,start=c(2017,11,21))
plot(ts2,col='red',ylim=c(50,550))

好用,需要注意控制相同的xlim和ylim

补充:用R语言在同一副图里面画两个折线图的注意事项

如下所示:

setwd("C:/Users/11565/Desktop/合并二")
shuju <- read.csv("数据.csv",header = T)
library(psych)
head(shuju)
attach(shuju)
head(mtcars)
aggregate(shuju,by= list(state),FUN = mean,na.rm = T)
tapply(shuju[,3],shuju$year,mean)#每次只能求一列
aggregate(shuju[,3:4],list(shuju[,2]),mean)#每次可以求多列
mean_1 <- aggregate(shuju[,3:6],list(shuju[,2]),mean)
detach(shuju)
attach(mean_1)
head(mean_1)
mean_1$pcap <- mean_1$pcap/10
mean_1$Group.1<- as.numeric(mean_1$Group.1)
plot(Group.1,pcap,lty= 3,pch = 21,ylim = c(1000,3000))#画不出两幅图的原因很可能是两个变量数量级存在问题
lines(Group.1,hwy/10,lty = 2,pch = 22)#画折现图要先看一下x对应的y和y的数量级如何
str(mean_1)

补充:在R中把多条曲线放置在一张图中

如下:

library(xlsx)
myield<-read.xlsx("myield.xlsx",header=T,sheetIndex=1)
head(myield)
 time  X3m  X6m  X1y  X2y  X3y  X4y
1 2002.010.019889 0.020353 0.021264 0.023014 0.024670 0.026232
2 2002.020.020781 0.021131 0.021819 0.023155 0.024437 0.025663
3 2002.030.018449 0.018829 0.019574 0.021015 0.022389 0.023695
4 2002.040.019096 0.019325 0.019780 0.020668 0.021529 0.022362
5 2002.050.018228 0.018425 0.018815 0.019578 0.020319 0.021037
6 2002.060.017224 0.017479 0.017980 0.018952 0.019882 0.020771
tm<-myield[,2]
sm<-myield[,3]
oy<-myield[,4]
ty<-myield[,5]
time<-myield[,1]
thy<-myield[,6]
fy<-myield[,7]
plot(tm~time,type="l",lty=1)
lines(sm~time,col="red",lty=2)
lines(oy~time,col="blue",lty=3)
lines(ty~time,col="yellow",lty=4)
lines(thy~time,col="green",lty=5)
lines(fy~time,col="grey",lty=6)
title("YIELD(m)",lwd=3)
legend("topleft",cex=.6,c("tm","sm","oy","ty","thy","fy"),col=c("black","red","blue","yellow","green","grey"),lty=1:6)

也可以应用matplot函数,但使用之前注意把数值型数据转换为数据框或者向量,根据本例,即把tm,sm,oy等数值型数据转化为数据框,

z<-data.frame(cbind(tm,sm,oy,ty,thy,fy))

然后

matplot(time,z,col=1:6,type="l",lwd=2,xlab="",ylab="",lty=1:5)

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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