SlideShare a Scribd company logo
1 of 14
Download to read offline
R言語超初心者
6. グラフィックス
鈴木禎子
株式会社Joe’sクラウドコンピューティング
この章の内容
1. 散布図
2. 図の重ね合わせ
3. ヒストグラム
4. 箱ひげ図
5. Plotのパラメータ
6. 基本作図関数
7. 点のパラメータ
8. 直線のパラメータ
散布図
n<-100; x <- runif(n)*10; y <- x+rnorm(n)
xは0から10までに一様に分布し、yは正規分布の
雑音を加えた乱数
plot(x, y)
Xもyも100個のデータで、その座標を表示
curve(x-1,xlim=c(0.01,5))
curveは、xの関数とxの範囲を指定
plot(log, xlim=c(0.01,5), xlab=“x”, ylab=“log x, x-1”,
add=TRUE)
plotは、xlimまたは初期値と最終値の対で範囲を、
関数名(xをかかない)または、仮引数とそれを用いた関
数の対で指定
plot(sin, 0, 2*pi,col="red“, ann=FALSE); par(new=TRUE)
plot(x,cos(x), xlim=c(0,2*pi), col="blue")
図の重ね合わせ
• xlab, ylabはx軸、y軸のタイトル、maは図のタイトル
• Ann=FALSEで、デフォルトのxlab, ylabinの表示を抑制できる
• Add=TRUEまたは、par(new=TRUE)でそれまでの図の上に表示することを指定
重ね合わせる図のうちの一方で、Ann=FALSEを指定しないと、
x-lab, y-labの表示が重なる
plot(dnorm, -5,5, main="正規分布 (平均0, 分散1)", ylab="確率密度 f(x)")
dnormで正規分布の密度関数をあらわす
ヒストグラム
x <- rnorm(100, mean=-1, sd=0.5)+rnorm(100, mean=1, sd=2)
breaks.1=10
hist(x, xlim=c(-3,8),breaks = breaks.1,ylab="確率密度")
hist(x, freq=TRUE, breaks=breaks.1,ylab="頻度")
• breaksで階級の個数を指定
• freq=TRUEで頻度/階級幅ではなく、頻度が縦軸になる
• Xlimで表示範囲を指定
関数 hist
breaks.2<-c(-5, -3,-2,-1,0,2,4,6,8,10)
hist(x, breaks = breaks.2, xlim=c(-3,6),main="分布とヒストグラム")
curve(dnorm(x,mean=-1, sd=0.5),xlim=c(-3,6),add=T,col="red")
curve(dnorm(x,mean=1, sd=2),xlim=c(-3,6),add=T,col="blue")
breaksで階級の境界(両端を含む)をベクトルで指定
箱ひげ図
x <- rnorm(100, mean=-1) ; y <- rnorm(100, mean=0); z <- rnorm(100, mean=1)
boxplot(x,y,z, names=c("平均-1","平均0","平均1"))
boxplot(x,y,z, names=c("平均-1","平均0","平均1"), horizontal=TRUE)
horaizontal=TRUEで、横に表示
x<-rbinom(100,2,0.5)+1; y<-x*10+x*rnorm(100); x; y
boxplot(y ~ x)
xの値が1,2,3の値をとるものどうしで箱ひげ図
plotの
パラメータ
par(mfrow=c(3,4))
plot(cos, 0,2*pi, type="p");
plot(cos, 0,2*pi, type="l");
plot(cos, 0,2*pi, type=“b”);
plot(cos, 0,2*pi, type="c");
plot(cos, 0,2*pi, type=“o”);
plot(cos, 0,2*pi, type="h");
plot(cos, 0,2*pi, type="s");
plot(cos, 0,2*pi, type="S");
plot(cos, 0,2*pi, type="n");
par(mfrow=c(1,1))
type 意味
type ="p" 点プロット(デフォルト)
type = "l" 線プロット(折れ線グラフ)
type ="b" 点と線のプロット
type = "c" “b” で点を描かないプロッ
ト
type ="o" 点プロットと線プロットの
重ね書き
type ="h" 各点からx軸までの垂線プ
ロット
type = "s" 左側の値にもとづいて階
段状に結ぶ.
type = "S" 右側の値にもとづいて階
段状に結ぶ.
type ="n" 軸だけ描いてプロットしな
い
基本作図関数
作図関数 機能
plot, curve, hist, boxplotなど 単独で図を作成できる
基本作図関数 すでに作成された図の上に点, 直線, 文字などを加える
機能 基本作図関数 意味
点 points(x, y) , points(c(x, y)) x座標,y座標を指定
直線 lines(x, y) , lines(c(x, y))
abline(a, b), abline(c(a, b))
abline(h = y)
abline(v = x)
abline(result)
x座標x,y座標yを指定
切片aと傾きbを指定
水平線のy座標yを指定
垂直線のx座標xを指定
関数lmで出力されるオブジェクトresultで回帰直線を指定
格子 grid(a, b) 横a本縦b本の格子
線分 segments(x0, y0, x1, y1) 始点の座標(x0,y0) と終点の座標(x1,y1)で線分を指定
矢印 arrows(x0, y0, x1, y1) 始点の座標 (x0,y0) と,終点の座標 (x1 ,y1) で指定
矩形 rect(x0, y0, x1, y1) 始点の座標 (x0,y0) と終点の座標 (x1 ,y1)で指定
文字 text(x, y, labels)
mtext(text, side = 3, line = 0, at =
NA)
座標位置(x,y)とテキストlabelで指定
書き込む余白位置を表す1:下, 2:左, 3:上, 4:右のside、図形
領域から何行離すかのlineを指定することができる
題名 title(main, sub) メインタイトルmain、サブタイトルsubで指定
軸 axis(side=4, labels=FALSE)
axis(side=1, pos=0)
labels=FALSEで、目盛のラベルが描かれない
軸を描く位置をposで指定
多角形 polygon(x,y) x,y座標のベクトルx,yで指定
凡例 legend(x,y,legend) 座標 (x,y) に凡例legendを追加
点のパラメータ
plot(0:6, 0:6, type = "n")
for(i in 1:5) for(j in 1:5){
points(i,j,pch=(i-1)*5+j, col=(i-1)*5+j)}
points(x,y)で、(x,y)にプロット
pchで、プロットする点の形を指定
直線のパラメータ
plot(0:6, 0:6, type = "n")
for(i in 1:6) abline(a=i/3-2,b=1, lwd=i)
for(i in 1:6) abline(a=i/3,b=1, lty=i)
for(i in 1:20) abline(a=i/5+2,b=-1,col=i)
abline(a,b)で直線y=a+bx
lwdで線の太さ
lty=0 ,ty="blank" 線分の形式 (line type) を無し(透明の線)に
lty=1 ,lty="solid" 線分の形式 (line type) を実線に
lty=2,lty="dashed" 線分の形式 (line type) をダッシュに
lty=3 ,lty="dotted" 線分の形式 (line type) をドットに
lty=4,lty="dotdash" 線分の形式 (line type) をドットとダッシュに
lty=5,lty="longdash" 線分の形式 (line type) を長いダッシュに
ty=6,lty="twodash" 線分の形式 (line type) を二つのダッシュに

More Related Content

What's hot

数列で学ぶ初めての CommonLisp #fibonacci
数列で学ぶ初めての CommonLisp #fibonacci数列で学ぶ初めての CommonLisp #fibonacci
数列で学ぶ初めての CommonLisp #fibonaccipgf2alpha
 
Processing資料(1) Processingの基本
Processing資料(1) Processingの基本Processing資料(1) Processingの基本
Processing資料(1) Processingの基本reona396
 
pre: 数列で学ぶ初めての CommonLisp #fibonacci
pre: 数列で学ぶ初めての CommonLisp #fibonaccipre: 数列で学ぶ初めての CommonLisp #fibonacci
pre: 数列で学ぶ初めての CommonLisp #fibonaccipgf2alpha
 
Processing資料(6) 様々な図形
Processing資料(6) 様々な図形Processing資料(6) 様々な図形
Processing資料(6) 様々な図形reona396
 
Processing資料(4) アニメーション
Processing資料(4) アニメーションProcessing資料(4) アニメーション
Processing資料(4) アニメーションreona396
 
imset による条件付き独立性の記述(文献紹介)
imset による条件付き独立性の記述(文献紹介)imset による条件付き独立性の記述(文献紹介)
imset による条件付き独立性の記述(文献紹介)Tomonari Sei
 
ggplot2をつかってみよう
ggplot2をつかってみようggplot2をつかってみよう
ggplot2をつかってみようHiroki Itô
 
ggplot2再入門(2015年バージョン)
ggplot2再入門(2015年バージョン)ggplot2再入門(2015年バージョン)
ggplot2再入門(2015年バージョン)yutannihilation
 
Processing資料(7) マウスとキーボード
Processing資料(7) マウスとキーボードProcessing資料(7) マウスとキーボード
Processing資料(7) マウスとキーボードreona396
 
2020年度秋学期 画像情報処理 第3回 フーリエ変換とサンプリング定理 (2020. 10. 9)
2020年度秋学期 画像情報処理 第3回 フーリエ変換とサンプリング定理 (2020. 10. 9)2020年度秋学期 画像情報処理 第3回 フーリエ変換とサンプリング定理 (2020. 10. 9)
2020年度秋学期 画像情報処理 第3回 フーリエ変換とサンプリング定理 (2020. 10. 9)Akira Asano
 
The boolean operation for Cubic Bezier
The boolean operation for Cubic BezierThe boolean operation for Cubic Bezier
The boolean operation for Cubic Beziermikanplus
 
2020年度秋学期 画像情報処理 第4回 離散フーリエ変換 (2020. 10. 16)
2020年度秋学期 画像情報処理 第4回 離散フーリエ変換 (2020. 10. 16)2020年度秋学期 画像情報処理 第4回 離散フーリエ変換 (2020. 10. 16)
2020年度秋学期 画像情報処理 第4回 離散フーリエ変換 (2020. 10. 16)Akira Asano
 
PCD2019 TOKYO ワークショップ「2時間で!Processingでプログラミング入門」
PCD2019 TOKYO ワークショップ「2時間で!Processingでプログラミング入門」PCD2019 TOKYO ワークショップ「2時間で!Processingでプログラミング入門」
PCD2019 TOKYO ワークショップ「2時間で!Processingでプログラミング入門」reona396
 
04.第四章用Matlab求偏导数
04.第四章用Matlab求偏导数04.第四章用Matlab求偏导数
04.第四章用Matlab求偏导数Xin Zheng
 
kagamicomput201708
kagamicomput201708kagamicomput201708
kagamicomput201708swkagami
 
3次元図形をSchemeで造ろう!
3次元図形をSchemeで造ろう!3次元図形をSchemeで造ろう!
3次元図形をSchemeで造ろう!vi-iv
 
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るなシンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るなhoxo_m
 

What's hot (20)

数列で学ぶ初めての CommonLisp #fibonacci
数列で学ぶ初めての CommonLisp #fibonacci数列で学ぶ初めての CommonLisp #fibonacci
数列で学ぶ初めての CommonLisp #fibonacci
 
Processing資料(1) Processingの基本
Processing資料(1) Processingの基本Processing資料(1) Processingの基本
Processing資料(1) Processingの基本
 
pre: 数列で学ぶ初めての CommonLisp #fibonacci
pre: 数列で学ぶ初めての CommonLisp #fibonaccipre: 数列で学ぶ初めての CommonLisp #fibonacci
pre: 数列で学ぶ初めての CommonLisp #fibonacci
 
Processing資料(6) 様々な図形
Processing資料(6) 様々な図形Processing資料(6) 様々な図形
Processing資料(6) 様々な図形
 
Processing資料(4) アニメーション
Processing資料(4) アニメーションProcessing資料(4) アニメーション
Processing資料(4) アニメーション
 
CG2013 11
CG2013 11CG2013 11
CG2013 11
 
imset による条件付き独立性の記述(文献紹介)
imset による条件付き独立性の記述(文献紹介)imset による条件付き独立性の記述(文献紹介)
imset による条件付き独立性の記述(文献紹介)
 
CG2013 08
CG2013 08CG2013 08
CG2013 08
 
ggplot2をつかってみよう
ggplot2をつかってみようggplot2をつかってみよう
ggplot2をつかってみよう
 
ggplot2再入門(2015年バージョン)
ggplot2再入門(2015年バージョン)ggplot2再入門(2015年バージョン)
ggplot2再入門(2015年バージョン)
 
Processing資料(7) マウスとキーボード
Processing資料(7) マウスとキーボードProcessing資料(7) マウスとキーボード
Processing資料(7) マウスとキーボード
 
2020年度秋学期 画像情報処理 第3回 フーリエ変換とサンプリング定理 (2020. 10. 9)
2020年度秋学期 画像情報処理 第3回 フーリエ変換とサンプリング定理 (2020. 10. 9)2020年度秋学期 画像情報処理 第3回 フーリエ変換とサンプリング定理 (2020. 10. 9)
2020年度秋学期 画像情報処理 第3回 フーリエ変換とサンプリング定理 (2020. 10. 9)
 
The boolean operation for Cubic Bezier
The boolean operation for Cubic BezierThe boolean operation for Cubic Bezier
The boolean operation for Cubic Bezier
 
2020年度秋学期 画像情報処理 第4回 離散フーリエ変換 (2020. 10. 16)
2020年度秋学期 画像情報処理 第4回 離散フーリエ変換 (2020. 10. 16)2020年度秋学期 画像情報処理 第4回 離散フーリエ変換 (2020. 10. 16)
2020年度秋学期 画像情報処理 第4回 離散フーリエ変換 (2020. 10. 16)
 
CG2013 09
CG2013 09CG2013 09
CG2013 09
 
PCD2019 TOKYO ワークショップ「2時間で!Processingでプログラミング入門」
PCD2019 TOKYO ワークショップ「2時間で!Processingでプログラミング入門」PCD2019 TOKYO ワークショップ「2時間で!Processingでプログラミング入門」
PCD2019 TOKYO ワークショップ「2時間で!Processingでプログラミング入門」
 
04.第四章用Matlab求偏导数
04.第四章用Matlab求偏导数04.第四章用Matlab求偏导数
04.第四章用Matlab求偏导数
 
kagamicomput201708
kagamicomput201708kagamicomput201708
kagamicomput201708
 
3次元図形をSchemeで造ろう!
3次元図形をSchemeで造ろう!3次元図形をSchemeで造ろう!
3次元図形をSchemeで造ろう!
 
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るなシンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
シンギュラリティを知らずに機械学習を語るな
 

Viewers also liked

Rの初歩: 1. 基本概念
Rの初歩:  1. 基本概念Rの初歩:  1. 基本概念
Rの初歩: 1. 基本概念Teiko Suzuki
 
Rの初歩: 4. 関数とプログラミング
Rの初歩: 4. 関数とプログラミングRの初歩: 4. 関数とプログラミング
Rの初歩: 4. 関数とプログラミングTeiko Suzuki
 
Rの初歩: 3. 行列とデータフレーム
Rの初歩: 3. 行列とデータフレームRの初歩: 3. 行列とデータフレーム
Rの初歩: 3. 行列とデータフレームTeiko Suzuki
 
Rの初歩: 5. 入出力
Rの初歩: 5. 入出力Rの初歩: 5. 入出力
Rの初歩: 5. 入出力Teiko Suzuki
 
Rの初歩: 2. ベクトル
Rの初歩:  2.  ベクトルRの初歩:  2.  ベクトル
Rの初歩: 2. ベクトルTeiko Suzuki
 
Rデータフレーム自由自在
Rデータフレーム自由自在Rデータフレーム自由自在
Rデータフレーム自由自在Takeshi Arabiki
 

Viewers also liked (7)

Rの初歩: 1. 基本概念
Rの初歩:  1. 基本概念Rの初歩:  1. 基本概念
Rの初歩: 1. 基本概念
 
Rの初歩: 4. 関数とプログラミング
Rの初歩: 4. 関数とプログラミングRの初歩: 4. 関数とプログラミング
Rの初歩: 4. 関数とプログラミング
 
Rの初歩: 3. 行列とデータフレーム
Rの初歩: 3. 行列とデータフレームRの初歩: 3. 行列とデータフレーム
Rの初歩: 3. 行列とデータフレーム
 
Rの初歩: 5. 入出力
Rの初歩: 5. 入出力Rの初歩: 5. 入出力
Rの初歩: 5. 入出力
 
Rの初歩: 2. ベクトル
Rの初歩:  2.  ベクトルRの初歩:  2.  ベクトル
Rの初歩: 2. ベクトル
 
R in life science
R in life scienceR in life science
R in life science
 
Rデータフレーム自由自在
Rデータフレーム自由自在Rデータフレーム自由自在
Rデータフレーム自由自在
 

Similar to Rの初歩: 6. グラフィックス

複素数・四元数と図形の回転
複素数・四元数と図形の回転複素数・四元数と図形の回転
複素数・四元数と図形の回転Yoshihiro Mizoguchi
 
第1回R勉強会@東京
第1回R勉強会@東京第1回R勉強会@東京
第1回R勉強会@東京Yohei Sato
 
パターン認識と機械学習6章(カーネル法)
パターン認識と機械学習6章(カーネル法)パターン認識と機械学習6章(カーネル法)
パターン認識と機械学習6章(カーネル法)Yukara Ikemiya
 
Implicit Explicit Scala
Implicit Explicit ScalaImplicit Explicit Scala
Implicit Explicit ScalaKota Mizushima
 
機械学習と深層学習の数理
機械学習と深層学習の数理機械学習と深層学習の数理
機械学習と深層学習の数理Ryo Nakamura
 
さくっと線形代数
さくっと線形代数さくっと線形代数
さくっと線形代数Kota Mori
 
TokyoWebmining統計学部 第1回
TokyoWebmining統計学部 第1回TokyoWebmining統計学部 第1回
TokyoWebmining統計学部 第1回Issei Kurahashi
 
Deep Learning を実装する
Deep Learning を実装するDeep Learning を実装する
Deep Learning を実装するShuhei Iitsuka
 
数学教材(中間発表)
数学教材(中間発表)数学教材(中間発表)
数学教材(中間発表)Mizuguchi1205
 
ベクトル空間と表現行列
ベクトル空間と表現行列ベクトル空間と表現行列
ベクトル空間と表現行列nabeshimamasataka
 
ベクトル空間と表現行列
ベクトル空間と表現行列ベクトル空間と表現行列
ベクトル空間と表現行列政孝 鍋島
 
Processingによるプログラミング入門 第2回
Processingによるプログラミング入門 第2回Processingによるプログラミング入門 第2回
Processingによるプログラミング入門 第2回Ryo Suzuki
 
【材料力学】3次元空間のひずみ (II-08-1 2020)
【材料力学】3次元空間のひずみ (II-08-1 2020)【材料力学】3次元空間のひずみ (II-08-1 2020)
【材料力学】3次元空間のひずみ (II-08-1 2020)Kazuhiro Suga
 
Rで学ぶデータマイニングI 第8章〜第13章
Rで学ぶデータマイニングI 第8章〜第13章Rで学ぶデータマイニングI 第8章〜第13章
Rで学ぶデータマイニングI 第8章〜第13章Prunus 1350
 
mathemaical_notation
mathemaical_notationmathemaical_notation
mathemaical_notationKenta Oono
 

Similar to Rの初歩: 6. グラフィックス (20)

5 Info Theory
5 Info Theory5 Info Theory
5 Info Theory
 
R intro
R introR intro
R intro
 
CG2013 04
CG2013 04CG2013 04
CG2013 04
 
Ssaw08 0916
Ssaw08 0916Ssaw08 0916
Ssaw08 0916
 
複素数・四元数と図形の回転
複素数・四元数と図形の回転複素数・四元数と図形の回転
複素数・四元数と図形の回転
 
第1回R勉強会@東京
第1回R勉強会@東京第1回R勉強会@東京
第1回R勉強会@東京
 
パターン認識と機械学習6章(カーネル法)
パターン認識と機械学習6章(カーネル法)パターン認識と機械学習6章(カーネル法)
パターン認識と機械学習6章(カーネル法)
 
Implicit Explicit Scala
Implicit Explicit ScalaImplicit Explicit Scala
Implicit Explicit Scala
 
機械学習と深層学習の数理
機械学習と深層学習の数理機械学習と深層学習の数理
機械学習と深層学習の数理
 
さくっと線形代数
さくっと線形代数さくっと線形代数
さくっと線形代数
 
TokyoWebmining統計学部 第1回
TokyoWebmining統計学部 第1回TokyoWebmining統計学部 第1回
TokyoWebmining統計学部 第1回
 
Pythonintro
PythonintroPythonintro
Pythonintro
 
Deep Learning を実装する
Deep Learning を実装するDeep Learning を実装する
Deep Learning を実装する
 
数学教材(中間発表)
数学教材(中間発表)数学教材(中間発表)
数学教材(中間発表)
 
ベクトル空間と表現行列
ベクトル空間と表現行列ベクトル空間と表現行列
ベクトル空間と表現行列
 
ベクトル空間と表現行列
ベクトル空間と表現行列ベクトル空間と表現行列
ベクトル空間と表現行列
 
Processingによるプログラミング入門 第2回
Processingによるプログラミング入門 第2回Processingによるプログラミング入門 第2回
Processingによるプログラミング入門 第2回
 
【材料力学】3次元空間のひずみ (II-08-1 2020)
【材料力学】3次元空間のひずみ (II-08-1 2020)【材料力学】3次元空間のひずみ (II-08-1 2020)
【材料力学】3次元空間のひずみ (II-08-1 2020)
 
Rで学ぶデータマイニングI 第8章〜第13章
Rで学ぶデータマイニングI 第8章〜第13章Rで学ぶデータマイニングI 第8章〜第13章
Rで学ぶデータマイニングI 第8章〜第13章
 
mathemaical_notation
mathemaical_notationmathemaical_notation
mathemaical_notation
 

Rの初歩: 6. グラフィックス

  • 2. この章の内容 1. 散布図 2. 図の重ね合わせ 3. ヒストグラム 4. 箱ひげ図 5. Plotのパラメータ 6. 基本作図関数 7. 点のパラメータ 8. 直線のパラメータ
  • 3. 散布図 n<-100; x <- runif(n)*10; y <- x+rnorm(n) xは0から10までに一様に分布し、yは正規分布の 雑音を加えた乱数 plot(x, y) Xもyも100個のデータで、その座標を表示
  • 4. curve(x-1,xlim=c(0.01,5)) curveは、xの関数とxの範囲を指定 plot(log, xlim=c(0.01,5), xlab=“x”, ylab=“log x, x-1”, add=TRUE) plotは、xlimまたは初期値と最終値の対で範囲を、 関数名(xをかかない)または、仮引数とそれを用いた関 数の対で指定 plot(sin, 0, 2*pi,col="red“, ann=FALSE); par(new=TRUE) plot(x,cos(x), xlim=c(0,2*pi), col="blue") 図の重ね合わせ • xlab, ylabはx軸、y軸のタイトル、maは図のタイトル • Ann=FALSEで、デフォルトのxlab, ylabinの表示を抑制できる • Add=TRUEまたは、par(new=TRUE)でそれまでの図の上に表示することを指定
  • 5. 重ね合わせる図のうちの一方で、Ann=FALSEを指定しないと、 x-lab, y-labの表示が重なる plot(dnorm, -5,5, main="正規分布 (平均0, 分散1)", ylab="確率密度 f(x)") dnormで正規分布の密度関数をあらわす
  • 6. ヒストグラム x <- rnorm(100, mean=-1, sd=0.5)+rnorm(100, mean=1, sd=2) breaks.1=10 hist(x, xlim=c(-3,8),breaks = breaks.1,ylab="確率密度") hist(x, freq=TRUE, breaks=breaks.1,ylab="頻度") • breaksで階級の個数を指定 • freq=TRUEで頻度/階級幅ではなく、頻度が縦軸になる • Xlimで表示範囲を指定 関数 hist
  • 7. breaks.2<-c(-5, -3,-2,-1,0,2,4,6,8,10) hist(x, breaks = breaks.2, xlim=c(-3,6),main="分布とヒストグラム") curve(dnorm(x,mean=-1, sd=0.5),xlim=c(-3,6),add=T,col="red") curve(dnorm(x,mean=1, sd=2),xlim=c(-3,6),add=T,col="blue") breaksで階級の境界(両端を含む)をベクトルで指定
  • 8. 箱ひげ図 x <- rnorm(100, mean=-1) ; y <- rnorm(100, mean=0); z <- rnorm(100, mean=1) boxplot(x,y,z, names=c("平均-1","平均0","平均1")) boxplot(x,y,z, names=c("平均-1","平均0","平均1"), horizontal=TRUE) horaizontal=TRUEで、横に表示
  • 9. x<-rbinom(100,2,0.5)+1; y<-x*10+x*rnorm(100); x; y boxplot(y ~ x) xの値が1,2,3の値をとるものどうしで箱ひげ図
  • 10. plotの パラメータ par(mfrow=c(3,4)) plot(cos, 0,2*pi, type="p"); plot(cos, 0,2*pi, type="l"); plot(cos, 0,2*pi, type=“b”); plot(cos, 0,2*pi, type="c"); plot(cos, 0,2*pi, type=“o”); plot(cos, 0,2*pi, type="h"); plot(cos, 0,2*pi, type="s"); plot(cos, 0,2*pi, type="S"); plot(cos, 0,2*pi, type="n"); par(mfrow=c(1,1)) type 意味 type ="p" 点プロット(デフォルト) type = "l" 線プロット(折れ線グラフ) type ="b" 点と線のプロット type = "c" “b” で点を描かないプロッ ト type ="o" 点プロットと線プロットの 重ね書き type ="h" 各点からx軸までの垂線プ ロット type = "s" 左側の値にもとづいて階 段状に結ぶ. type = "S" 右側の値にもとづいて階 段状に結ぶ. type ="n" 軸だけ描いてプロットしな い
  • 11. 基本作図関数 作図関数 機能 plot, curve, hist, boxplotなど 単独で図を作成できる 基本作図関数 すでに作成された図の上に点, 直線, 文字などを加える
  • 12. 機能 基本作図関数 意味 点 points(x, y) , points(c(x, y)) x座標,y座標を指定 直線 lines(x, y) , lines(c(x, y)) abline(a, b), abline(c(a, b)) abline(h = y) abline(v = x) abline(result) x座標x,y座標yを指定 切片aと傾きbを指定 水平線のy座標yを指定 垂直線のx座標xを指定 関数lmで出力されるオブジェクトresultで回帰直線を指定 格子 grid(a, b) 横a本縦b本の格子 線分 segments(x0, y0, x1, y1) 始点の座標(x0,y0) と終点の座標(x1,y1)で線分を指定 矢印 arrows(x0, y0, x1, y1) 始点の座標 (x0,y0) と,終点の座標 (x1 ,y1) で指定 矩形 rect(x0, y0, x1, y1) 始点の座標 (x0,y0) と終点の座標 (x1 ,y1)で指定 文字 text(x, y, labels) mtext(text, side = 3, line = 0, at = NA) 座標位置(x,y)とテキストlabelで指定 書き込む余白位置を表す1:下, 2:左, 3:上, 4:右のside、図形 領域から何行離すかのlineを指定することができる 題名 title(main, sub) メインタイトルmain、サブタイトルsubで指定 軸 axis(side=4, labels=FALSE) axis(side=1, pos=0) labels=FALSEで、目盛のラベルが描かれない 軸を描く位置をposで指定 多角形 polygon(x,y) x,y座標のベクトルx,yで指定 凡例 legend(x,y,legend) 座標 (x,y) に凡例legendを追加
  • 13. 点のパラメータ plot(0:6, 0:6, type = "n") for(i in 1:5) for(j in 1:5){ points(i,j,pch=(i-1)*5+j, col=(i-1)*5+j)} points(x,y)で、(x,y)にプロット pchで、プロットする点の形を指定
  • 14. 直線のパラメータ plot(0:6, 0:6, type = "n") for(i in 1:6) abline(a=i/3-2,b=1, lwd=i) for(i in 1:6) abline(a=i/3,b=1, lty=i) for(i in 1:20) abline(a=i/5+2,b=-1,col=i) abline(a,b)で直線y=a+bx lwdで線の太さ lty=0 ,ty="blank" 線分の形式 (line type) を無し(透明の線)に lty=1 ,lty="solid" 線分の形式 (line type) を実線に lty=2,lty="dashed" 線分の形式 (line type) をダッシュに lty=3 ,lty="dotted" 線分の形式 (line type) をドットに lty=4,lty="dotdash" 線分の形式 (line type) をドットとダッシュに lty=5,lty="longdash" 線分の形式 (line type) を長いダッシュに ty=6,lty="twodash" 線分の形式 (line type) を二つのダッシュに