R语言入门及绘图实例

r语言绘制roc曲线的步骤引言：R语言是一种功能强大的统计分析工具，它提供了丰富的绘图功能，包括绘制ROC曲线。

ROC曲线是一种用于评估分类模型性能的图形工具，它可以帮助我们判断分类模型的准确性和可靠性。

本文将介绍使用R语言绘制ROC曲线的步骤。

正文：1. 数据准备1.1 导入数据在R语言中，我们可以使用read.csv()函数导入数据。

首先，我们需要将数据保存为csv格式，然后使用read.csv()函数将数据读入R环境中。

1.2 数据预处理在绘制ROC曲线之前，我们需要对数据进行预处理，以确保数据的准确性和一致性。

这包括处理缺失值、处理异常值、数据标准化等步骤。

2. 构建分类模型2.1 选择合适的分类模型在绘制ROC曲线之前，我们需要选择合适的分类模型。

常用的分类模型包括逻辑回归、决策树、支持向量机等。

选择合适的分类模型可以提高ROC曲线的准确性和可靠性。

2.2 拟合分类模型在R语言中，我们可以使用各种函数（如glm()函数、rpart()函数、svm()函数等）来拟合分类模型。

拟合分类模型的目的是根据已有的数据，建立一个能够准确分类的模型。

2.3 评估分类模型性能在拟合分类模型之后，我们需要评估分类模型的性能。

常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。

这些指标可以帮助我们了解分类模型的准确性和可靠性。

3. 绘制ROC曲线3.1 计算真阳性率和假阳性率在绘制ROC曲线之前，我们需要计算真阳性率（True Positive Rate，TPR）和假阳性率（False Positive Rate，FPR）。

TPR表示被正确分类为正例的样本占所有真实正例样本的比例，而FPR表示被错误分类为正例的样本占所有真实负例样本的比例。

3.2 绘制ROC曲线在R语言中，我们可以使用plot()函数绘制ROC曲线。

将计算得到的TPR和FPR作为横纵坐标，即可得到ROC曲线。

3.3 计算AUC值AUC（Area Under Curve）是ROC曲线下的面积，它可以用来评估分类模型的性能。

R语言绘图画图例子 R Graph Cookbook例子 [html] view plain copy print ? span style =font-size:18px; / span [html] view plain copy print ? span style = font-size:18px; From： / span a href = span style = fon画图例子R Graph Cookbook例子[html] view plaincopyprint? <span style="font-size:18px;"></span>[html] view plaincopyprint?<span style="font-size:18px;">From：</span><a href=""><span style="font-size:18px;"></span></a>今天突然找到一本专门教授R语言绘图的书，R Graph Cookbook，发现还不错。

当初喜欢上R语言就是因为它绘图特别好看。

下面把这本书的内容，经过我学习后，翻译并贴上了吧。

（我水平还不够，原创还不行呀，不过学习就是先模仿再创新的过程）之所以要贴到博客上来，我是怕有一天我也忘记了，好直接到我博客上来搜索一下，同时也方便了别人。

下面说的是用R语言绘制散点图。

其实绘制散点图，用plot（x,y）直接就可以了，不过这样绘制出来的散点图太简单了，不能达到使用的要求，所以要详细得设置一些参数，才能让图形更加的漂亮。

还是直接上代码吧，我已经做好注释的了。

1.<span style="font-size:18px;">plot(cars$dist~cars$speed,#y~x，cars是R自带的数据2.main="Relationship between car distance & speed",#标题3.xlab = "Speed(miles per hour)",#x轴标题4.ylab = "Distance travelled (miles)",#Y轴标题5.xlim = c(0,30),#设置x轴的取值区间为0到306.ylim = c(0,140),#设置y轴的取值区间为0到1407.xaxs = "i",#这里是设置x轴的风格，暂时没看明白有多大区别8.yaxs = "i",9.col = "red",#设置颜色10.pch = 19)#pch指代点的形状，用数字表示，可查看帮助文档11.#如果要保存图片怎么办呢？我觉得最简单的方法就是使用RStudio这个IDE，极其得好，可惜很多人都不知道。

R语言入门R是开源的统计绘图软件，也是一种脚本语言，有大量的程序包可以利用。

R中的向量、列表、数组、函数等都是对象，可以方便的查询和引用，并进行条件筛选。

R具有精确控制的绘图功能，生成的图可以另存为多种格式。

R编写函数无需声明变量的类型，能利用循环、条件语句，控制程序的流程。

R网络资源：R主页:R资源列表NCEASR Graphical Manual统计之都:QuikR丁国徽的R文档:R语言中文论坛一、用函数install.packages()，[直接输入就可以联网，第一次的话之后选择镜像，然后选择包下载即可]如果已经连接到互联网，在括号中输入要安装的程序包名称，选择镜像后，程序将自动下载并安装程序包。

例如：要安装picante包,在控制台中输入install.packages("picante")已经安装了？二. 安装本地zip包路径：Packages>install packages from local files选择本地磁盘上存储zip包的文件夹。

(文件，运行R的脚本，选择所在文档)三.调用程序包在控制台中输入如下命令library(“picnate”)程序包内的函数的用法与R内置的基本函数用法一样。

四.程序包内部都有哪些函数？分别有什么功能？查询程序包内容最常用的方法：1 菜单帮助>Html帮助；2 查看pdf帮助文档五.查看函数的帮助文件函数的默认值是什么？怎么使用？使用时需要注意什么问题？需要查询函数的帮助。

1 ?t.test 直接打开相关函数的说明和使用模板。

2 RGui>Help>Html help 同样的效果，同上3 apropos("t.test")合理使用T 检验，五种模式的T 检验4 help("t.test")帮助同1-25 help.search("t.test")有关T 检验的一切东西都可以查出来。

r语言鸢尾花案例鸢尾花案例是一个经典的数据集，常用于机器学习和数据分析的教学和实践中。

该数据集包含了150个样本，分为三类鸢尾花（Setosa、Versicolor和Virginica），每类鸢尾花各有50个样本。

每个样本有四个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度。

在R语言中，我们可以使用以下步骤对鸢尾花数据集进行分析和可视化：1. 导入数据集：使用`dataset <- iris`命令将鸢尾花数据集导入到R中。

2. 查看数据集：使用`head(dataset)`命令可以查看数据集的前几行，以了解数据的结构和内容。

3. 数据统计信息：使用`summary(dataset)`命令可以查看数据集的统计信息，包括每个特征的均值、标准差、最小值、最大值等。

4. 数据可视化：使用`ggplot2`包可以对数据集进行可视化。

例如，使用`ggplot(dataset, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species)) + geom_point()`命令可以绘制花萼长度和花萼宽度之间的散点图，不同类别的鸢尾花用不同颜色表示。

5. 特征相关性：使用`cor(dataset[, 1:4])`命令可以计算数据集中各个特征之间的相关系数，进一步分析特征之间的关系。

6. 数据预处理：对于机器学习算法，通常需要对数据进行预处理。

例如，使用`scale(dataset[, 1:4])`命令可以对数据进行标准化处理，使每个特征的均值为0，标准差为1。

7. 数据划分：为了进行模型训练和测试，通常需要将数据集划分为训练集和测试集。

使用`createDataPartition(dataset$Species, p = 0.7, list = FALSE)`命令可以将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。

8. 模型建立：可以使用各种机器学习算法对鸢尾花数据集进行建模。

r语言实例教程R语言是一门面向对象的编程语言，主要用于数据分析和统计计算。

以下是R语言的一些基本实例教程：1. 安装和运行R语言：首先，你需要从CRAN（Comprehensive R Archive Network）上下载并安装R语言。

安装完成后，你可以在命令行界面输入`R`来启动R语言。

2. 基本数据操作：在R语言中，数据通常以向量的形式存在。

你可以使用`c()`函数创建向量，例如：```Rv <- c(1, 2, 3, 4, 5)```这将创建一个包含1到5的向量。

你还可以使用`length()`函数获取向量的长度，使用`print()`函数打印向量。

3. 数据框操作：数据框是R语言中用于存储表格数据的数据结构。

你可以使用`()`函数创建数据框，例如：```Rdf <- (name=c("Alice", "Bob", "Charlie"), age=c(25, 30, 35))```这将创建一个包含姓名和年龄的数据框。

你可以使用`head()`函数查看数据框的前几行，使用`tail()`函数查看数据框的最后几行。

4. 绘制图形：R语言提供了丰富的绘图功能，可以使用`plot()`函数绘制简单图形，例如：```Rplot(v)```这将绘制一个包含1到5的简单折线图。

你还可以使用`hist()`函数绘制直方图，使用`boxplot()`函数绘制箱线图等。

5. 统计分析：R语言提供了丰富的统计计算功能，例如均值、中位数、标准差、相关性分析等。

例如，要计算向量v的均值，可以使用`mean(v)`函数；要计算向量v和中位数，可以使用`median(v)`函数。

这只是R语言的一些基本操作，R语言还有许多高级功能和包可用于更复杂的数据分析和统计计算。

如果你想深入学习R语言，建议参考官方文档或相关教程。

绘图实验三答案1、画出函数32()21f x x x x =+++在区间[1,10]上的图形，曲线颜色设置为红色。

x<-seq(1,10,by=0.1)y=x^3+2*x^2+x+1plot(x,y,"l",col="red")2468100200400600800100x y2、将窗口分割成2×1的窗格，在第一个、第二个窗口中分别绘制出正弦、余弦函数的图像，并画出x 轴。

x<-seq(0,2*pi,by=pi/20)y1<-sin(x)y2<-cos(x)par(mfrow=c(2,1))plot(x,y1,"l",xlim=c(0,7),ylim=c(-2,2))lines(c(0,3*pi),c(0,0))plot(x,y2,"l",xlim=c(0,7),ylim=c(-2,2))lines(c(0,3*pi),c(0,0))01234567-202x y101234567-202x y23、在同一张图上画出函数2122,y x y x ==的曲线并利用legend 函数对曲线加标注“2122,y x y x == ”，并加上标题 “ 22x x 和的曲线”。

x<-seq(0,10,by=0.5)y1=2*xy2=x^2plot(x,y1,"o",main="2*x 和x^2 的曲线",pch=8)lines(x,y2,"o",pch=24,col="red")legend("topright",legend=c("2*x","x^2"),col=c("black","red"),pch=c(8,24),lty=1)024681051015202*x 和x^2 的曲线x y 12*xx^24、将屏幕分割为四块，并分别画出y=sin(x)；z=cos(x)；a=sin(x)*cos(x)；b=sin(x)/cos(x)。

R语言的绘图功能及应用案例R语言是一种统计分析软件和编程语言，而且R语言还拥有强大的绘图功能，可以帮助用户可视化数据，发现隐藏在数据背后的规律和趋势。

下面将介绍R语言的绘图功能及应用案例。

一、R语言的绘图功能1. plot(：绘制散点图或折线图。

可以通过该函数创建直方图和饼图。

2. hist(：绘制直方图。

直方图是表示数据变量频率分布的图形。

3. boxplot(：绘制盒图。

盒图可以反映数据的分散程度和异常值。

4. barplot(：绘制条形图。

用于比较不同类别之间的数值，例如不同产品的销售额等。

5. pie(：绘制饼图。

饼图可以显示不同类别的占比情况。

除了以上基本绘图函数外，R还有很多其他高级绘图函数，例如：1. ggplot2包：ggplot2是R语言中非常著名的绘图包，可以绘制出更美观且富有层次感的图形。

2. lattice包：lattice是另一个常用的绘图包，可以绘制出多面板的散点图、线图、柱状图等。

3. heatmap函数：可以绘制热力图，用于显示数据的关联程度。

4. ggmap包：可以基于地理坐标数据，绘制地图和地理信息图。

二、R语言绘图的应用案例1.数据可视化数据可视化是R语言绘图最常见的应用之一、例如，我们可以使用R 语言中的绘图函数将公司的销售额数据制作成折线图或者柱状图，从而直观地了解销售额的变化趋势和不同产品的销售额情况。

2.统计分析的结果展示R语言在统计分析领域非常流行，其绘图功能可以用来展示统计分析的结果。

例如，在进行回归分析时，我们可以使用R语言绘制出散点图、拟合曲线图等，从而直观地展示出自变量和因变量之间的关系。

3.地理信息可视化4.生物信息学数据可视化生物信息学是一个涉及大量数据的领域，而R语言的绘图功能可以帮助生物信息学研究人员将复杂的数据可视化。

例如，我们可以使用ggplot2包将基因表达数据制作成热图，从而显示出不同基因在不同条件下的表达水平。

综上所述，R语言的绘图功能非常强大，可以将数据以直观的方式展示出来，帮助用户更好地理解数据背后的规律和趋势。

相关性分析gaom在我们平时分析的时候，经常会遇到样品间的相关性检验分析，并以此判断对我们后续分析的影响。

今天主要跟大家讨论一下简单的相关性分析以及结果展示。

利用的测试数据还是之前我们在geo数据库中随便找的一份表达谱数据。

首先还是导入数据，进行简单分析，获取相关数值。

rm(list=ls())#先把我们的R清空一下data<(file ="C:\\Users\\gaom\\Desktop\\R语言绘图\\相关性分析\\",header = T, = 1,sep="\t")#读取数据cor(data,method ="pearson")#方法可选pearson、kendall、spearman。

## T01 T02 T03 T04 T05 T06 T07## T01## T02## T03## T04## T05## T06## T07## T08## T09## T10## T11## T12## T08 T09 T10 T11 T12## T01## T02## T03## T04## T05## T06## T07## T08## T09## T10## T11## T12获得每个样品之间的相关系数，下面让我们把这些结果可视化。

先利用基本函数plot展示下我们样品的结果。

plot(data[,1:6],pch=19,col=rgb(0,0,100,50,maxColorValue=255))#我们截取前面6个样品看看他们的相关性从上面的结果来看T01、T02、T03之间的相关性要稍微差些，而T04、T05、T06之间的相关性要好的多。

下面我们根据cor函数的结果做成类似热图的形式。

library("lattice")cor_data<(cor(data,method ="pearson"))#获取相关系数矩阵levelplot(cor_data)#直接利用levelplot函数进行绘图上图中颜色非常淡，所以我们想考虑一下自己把这个图再进化一下。

r语言 plot函数R语言是一种广泛应用于数据分析和可视化的编程语言，具有强大的绘图功能。

其中，plot函数是R语言中最基本和常用的绘图函数之一，用于创建各种类型的图形，包括散点图、线图、直方图、箱线图等。

在绘制图形时，plot函数可以提供许多选项来控制图形的外观和样式，从而使用户能够定制化绘图结果以满足不同的需求。

plot函数的语法结构如下：plot(某, y, type = "p", main = NULL, 某lab = NULL, ylab = NULL, 某lim = NULL, ylim = NULL, col = NULL, pch = NULL)。

其中，常用的参数包括：-某:用于绘制在某轴上的数据。

-y:用于绘制在y轴上的数据。

- type: 指定绘图类型，例如散点图（"p"）、线图（"l"）、直方图（"h"）等。

- main: 图形的标题。

- 某lim: 某轴的范围。

- ylim: y轴的范围。

- col: 点或线的颜色。

- pch: 点的形状。

以下是一些常见绘图例子：1.绘制散点图：```R某<-c(1,2,3,4,5)y<-c(1,4,9,16,25)plot(某, y)```2.绘制线图：```R某<-c(1,2,3,4,5)y<-c(1,4,9,16,25)plot(某, y, type = "l")```3.绘制直方图：```R某 <- rnorm(1000)plot(某, type = "h")```4.定制图形样式：```R某<-c(1,2,3,4,5)y<-c(1,4,9,16,25)plot(某, y, type = "p", main = "Scatter Plot", 某lab = "X", ylab = "Y", col = "blue", pch = 16)```总之，R语言中的plot函数是一个方便易用的绘图工具，能够满足数据可视化的各种需求。

R语⾔基本画图⼀图形的参数1.R语⾔创建多个图形⽅法⼀：每次创建⼀副新图形之前打开⼀个新的图形窗⼝dev.new()画图dev.new()画图......⽅法⼆：通过图形⽤户界⾯。

windows上，打开⼀个⼀个图形界⾯，勾选“历史”——“记录”。

然后点击菜单中的“上（下）⼀个”即可。

⽅法三：使⽤函数dev.new()、dev.next()、dev.prev()、dev.set()、dev.off()同时打开多个图形窗⼝，并决定将哪个输出发送到哪个窗⼝。

具体参考help(dev.cur)。

2.R语⾔绘图⽤来指定符号和线型的参数pch 指定绘制点时使⽤的符号cex 指定符号的⼤⼩。

cex是⼀个数值，表⽰绘图符号相对于默认⼤⼩缩放的倍数。

lty 指定线条类型lwd 指定线条宽度，默认值是1.3.与颜⾊相关的参数4.⽂本属性⽤来指定⽂本⼤⼩的参数⽤于指定字体粗，字号的参数5.图形的尺⼨与边界尺⼨控制图形储存和边界⼤⼩的参数⼆. 添加⽂本、⾃定义坐标轴和图例标题main、副标题sub、坐标轴标签xlab,ylab、坐标轴范围xlim,ylim（例如xlim=c(0,60)）plot、hist、boxplot函数可以⾃⾏设定坐标轴和⽂本标注参数，有的函数却不可以，需要借助相应的函数。

标题title()函数科⼀位图形添加各种标题和坐标轴标签，同时可以指定标题和坐标轴标签的打字奥，字体，颜⾊等。

坐标轴axis()函数可以创建⾃定义坐标轴，格式如下：axis(side, at=, labels=, pos=, lty=, col=, las=, tck=, ...)各个参数的含义如下：lines() 函数可以为现有图形添加新的图形元素。

abline()函数可⽤来为图形添加参考线。

图例legend()函数⽤来为图添加图例。

三多幅图形的组合使⽤par()函数或者layout()函数par()函数的使⽤。

可以使⽤图形参数mflow=c(nrows,ncols)来创建按⾏填充的，⾏数位为rows，列数为ncols。

R语⾔绘制散点图实例分析散点图显⽰在笛卡尔平⾯中绘制的许多点。

每个点表⽰两个变量的值。

在⽔平轴上选择⼀个变量，在垂直轴上选择另⼀个变量。

使⽤plot()函数创建简单散点图。

语法在R语⾔中创建散点图的基本语法是 -plot(x, y, main, xlab, ylab, xlim, ylim, axes)以下是所使⽤的参数的描述 -x是其值为⽔平坐标的数据集。

y是其值是垂直坐标的数据集。

main要是图形的图块。

xlab是⽔平轴上的标签。

ylab是垂直轴上的标签。

xlim是⽤于绘图的x的值的极限。

ylim是⽤于绘图的y的值的极限。

axes指⽰是否应在绘图上绘制两个轴。

例我们使⽤R语⾔环境中可⽤的数据集“mtcars”来创建基本散点图。

让我们使⽤mtcars中的“wt”和“mpg”列。

input <- mtcars[,c('wt','mpg')]print(head(input))当我们执⾏上⾯的代码，它产⽣以下结果 -wt mpgMazda RX4 2.620 21.0Mazda RX4 Wag 2.875 21.0Datsun 710 2.320 22.8Hornet 4 Drive 3.215 21.4Hornet Sportabout 3.440 18.7Valiant 3.460 18.1创建散点图以下脚本将为wt（重量）和mpg（英⾥/加仑）之间的关系创建⼀个散点图。

# Get the input values.input <- mtcars[,c('wt','mpg')]# Give the chart file a name.png(file = "scatterplot.png")# Plot the chart for cars with weight between 2.5 to 5 and mileage between 15 and 30.plot(x = input$wt,y = input$mpg,xlab = "Weight",ylab = "Milage",xlim = c(2.5,5),ylim = c(15,30),main = "Weight vs Milage")# Save the file.dev.off()当我们执⾏上⾯的代码，它产⽣以下结果 -散点图矩阵当我们有两个以上的变量，我们想找到⼀个变量和其余变量之间的相关性，我们使⽤散点图矩阵。

R语⾔箱线图创建实例讲解箱线图是数据集中的数据分布良好的度量。

它将数据集分成三个四分位数。

此图表表⽰数据集中的最⼩值，最⼤值，中值，第⼀四分位数和第三四分位数。

它还可⽤于通过绘制每个数据集的箱线图来⽐较数据集之间的数据分布。

R语⾔中使⽤boxplot()函数来创建箱线图。

语法在R语⾔中创建箱线图的基本语法是 -boxplot(x, data, notch, varwidth, names, main)以下是所使⽤的参数的描述 -x是向量或公式。

数据是数据帧。

notch是逻辑值。

设置为TRUE以绘制凹⼝。

varwidth是⼀个逻辑值。

设置为true以绘制与样本⼤⼩成⽐例的框的宽度。

names是将打印在每个箱线图下的组标签。

main⽤于给图表标题。

例我们使⽤R语⾔环境中可⽤的数据集“mtcars”来创建基本箱线图。

让我们看看mtcars中的列“mpg”和“cyl”。

input <- mtcars[,c('mpg','cyl')]print(head(input))当我们执⾏上⾯的代码，它会产⽣以下结果 -mpg cylMazda RX4 21.0 6Mazda RX4 Wag 21.0 6Datsun 710 22.8 4Hornet 4 Drive 21.4 6Hornet Sportabout 18.7 8Valiant 18.1 6创建箱线图以下脚本将为mpg（英⾥/加仑）和cyl（⽓缸数）之间的关系创建箱线图。

# Give the chart file a name.png(file = "boxplot.png")# Plot the chart.boxplot(mpg ~ cyl, data = mtcars, xlab = "Number of Cylinders",ylab = "Miles Per Gallon", main = "Mileage Data")# Save the file.dev.off()当我们执⾏上⾯的代码，它产⽣以下结果 -带槽的箱线图我们可以绘制带槽的箱线图，以了解不同数据组的中值如何相互匹配。