R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R的统计分析能力突出，有强大的数据展示能力。而其本质作为编程语言，具有着强大的拓展和开发能力，可以编制自己的函数，或制作独立的统计分析包、快速实现新算法。

R软件可以从其官网（https://www.r-project.org/或者https://www.rstudio.com）下载安装。R提供了超过4000个包，这些包可以实现很多不同的功能，而R自带了一系列的默认包，利用这些默认包，就可以画出一些基础的图形。小V下面就介绍一些基础图形的绘制方法，当然，也可能会涉及到一些加载不出来的扩展包，这说明这不是R自带的，需要先获取并安装install.packages(“包名称”)，再下载不是R自带的其他扩展包。

直方图

直方图是用面积表示各组频数的多少，矩形的高度表示每一组的频数或百分比，宽度则表示各组的组距，因此其高度与宽度均有意义。

代码： 

x = c("con","exp1","exp2","exp3")

y = c(5,8,9,7)

barplot(y,names.arg =x)

dev.off()

上面代码中，x和y可以理解为数字，x取值中con代表对照组，exp1-3代表三个实验组，y是对应的数值，然后使用绘制函数barplot()绘制，最后关闭并输出图片。

折线图

折线图是排列在工作表的列或行中的数据可以绘制到折线图中。折线图可以显示随时间(根据常用比例设置)而变化的连续数据，因此非常适用于显示在相等时间间隔下数据的趋势。

代码：

y = c(5,8,9,7,10)

plot(y,type="o")

dev.off(）

散点图可以描述两个连续型变量间的关系。并且经过一些拟合，可以探索两个变量之间的关系

代码：

x = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11)

y = c(5,8,9,7,10,6,4,7,8,3,9)

plot(x,y)

dev.off(）

散点图需要有X值和Y值，上面采用的函数依然是plot()函数，运行之后得到如下图片。当然你可以更改散点的类型，可以有三角形、正方形等20多种类型可选，甚至可以自定义散点类型

饼图

饼图是由扇形面积来表示组分所占比例，用pie函数实现

代码：

x = c(5,8,9,7)

label = c("一月","二月","三月","四月")

pie(x,label)

dev.off()

饼图中需要有一个标签label值，运行上面程序得到如下的图片：

箱线图

箱线图通过绘制连续型变量的五数总括（最小值、下四分位数、中位数、上四分位数、最大值），描述了连续型变量的分布。同时，在一副图中并列放置多组样品的箱线图，可以直观的进行跨组比较。

代码：

用mtcars数据集里的mpg列作为y坐标，用cyl列作为分组方式进行箱图绘制。

boxplot(mpg ~ cyl, data = mtcars, xlab = "气缸数",ylab = "英里每加仑")

dev.off()

下面是图个R语言的操作界面：

上面的图形看上去很丑，其实只是我们没有添加更多的参数，就是一些简单的语句，稍微增加些参数或者采用已经写好的程序包，你就可以绘制如下的图片啦！

条形图

载入vcd包

library("vcd")

将数据框Arthritis的Improved列提出，制成表格

counts <- table(Arthritis$Improved)

绘制条形图，定义了横纵坐标轴名，标题，以及颜色

barplot(counts,main="Simple Bar Plot",xlab="Improvement",ylab="Frequency",col=c("lightseagreen", "lightcoral","mediumpurple"))

图形展示如下：

直方图通过x轴上将值域分割为一定数量的组，在y轴上显示相应值的频数，可以展示连续型变量的分布。

将mtcar数据集中的mpg列挑出来

x<- mtcars$mpg

绘制直方图，定义x分组数，颜色以及坐标轴名称

h<-hist(x,breaks=12,col="red",xlab="MilesPer Gallon",main="Histogram with normal curve and box")

构造正态曲线数据

xfit <- seq(min(x),max(x),length=40)

yfit <- dnorm(xfit,mean=mean(x),sd=sd(x))

yfit <- yfit*diff(h$mids[1:2])*length(x)

绘制正态曲线

lines(xfit,yfit,col="blue",lwd=2)

绘制外层边框

box()

图如下：

箱线图

代码如下：

用mtcars数据集里的mpg列作为y坐标，用cyl列作为分组方式进行箱图绘制

boxplot(mpg~cyl,data=mtcars,main="Car Mileage Data",xlab="Number of Cylinders", ylab="Miles Per Gallon",col=c("red","yellow","green"))

图形展示如下：

散点图

代码：

attach(mtcars)

绘制散点图，定义点的类型、横纵坐标轴名以及标题

plot(wt,mpg,main="Basic Scatter plot of MPG vs. Weight",xlab="Car Weight (lbs/1000)",ylab="Miles Per Gallon",pch=19)

添加最佳拟合的线性直线，并定义颜色，线型，线宽

abline(lm(mpg~wt),col="red",lwd=2,lty=1)

添加平滑的曲线，并定义颜色，线型，线宽

lines(lowess(wt,mpg),col="blue",lwd=2,lty=2)

图形展示如下：