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下面的命令,也可以实现同样的功能:
> summary (Weg [ ,c (“R”, “ROCK”, “LITTER”) ] ) 或者
> summary (Weg [ ,c (5, 6, 7) ] ) 4.4 table函数
table函数的作用是用来了解每个农场提供抽样动物的数量,每个性别和年份观察值的数量。 > table (Deer$Farm)
> table (Deer$Sex, Deer$Year)
函数 tapply
功能
示例
根据x的不同水平对y使用FUNtapply(y, x, FUN=mean) 的函数
sapply 对y的每一个变量使用FUN的函sapply(y, x, FUN=mean) 数
lapply 对y的每一个变量使用FUN的函lapply(y, x, FUN=mean) 数
sd length summary table
计算y的标准差 确定y的长度 计算基本信息 计算列联信息
sd(y) length(y) summary(y) table(x,y)
第5章 基础绘图工具简介
5.1 plot函数——散点图
绘制物种丰富度对底层变量“裸露土壤”记为BARESOIL的图形 > setwd (“C:/RBOOK/” )
> Veg <- read.table (file = “Vegetation2.txt”, header=TRUE ) > plot (Veg$BARESOIL, Veg$R, xlab=”BARESOIL”, ylab=”R” ) plot命令的第一个参数显示在水平轴上,第二个参数显示在垂直轴上。首先是因变量(反应变量),其后是自变量(解释变量),习惯上垂直轴绘制反应变量,水平轴绘制解释变量。
添加标题和x、y轴标签,以及设置x、y轴坐标界限: > plot <- (x = Veg$BARESOIL, y = Veg$R, xlab = “Exposed soil ”,
ylab = “Species richness”, main = “Scatter plot”, xlim = c(0, 45), ylim=c(4, 19 ) ) 5.2 符号、颜色和尺寸 5.2.1 改变绘图字符
通过pch取不同的值,得到不同的绘图字符 pch共有1-20个不同的取值 以16为例(实心圆)
> plot <- (x = Veg$BARESOIL, y = Veg$R, xlab = “Exposed soil ”,
ylab = “Species richness”, main = “Scatter plot”, xlim = c(0, 45), ylim = c(4, 19 ) , pch = 16 ) 5.2.2 改变绘图符号的颜色
> plot <- (x = Veg$BARESOIL, y = Veg$R,
xlab = “Exposed soil ”,
ylab = “Species richness”, main = “Scatter plot”, xlim = c(0, 45), ylim = c(4, 19 ) , pch = 16, col = 2 ) colors:2红色 3绿色 5.2.3 改变绘图符号的尺寸
绘图符号的尺寸可以通过cex选项改变 cex的缺省值为1,改为1.5则为原来的1.5倍
> plot <- (x = Veg$BARESOIL, y = Veg$R, xlab = “Exposed soil ”,
ylab = “Species richness”, main = “Scatter plot”, xlim = c(0, 45), ylim = c(4, 19 ), pch = 16, cex = 1.5 ) 5.3 添加一条平滑线
通过使用lines命令在图形上添加合适的平滑线 > plot <- (x = Veg$BARESOIL, y = Veg$R, xlab = “Exposed soil ”,
ylab = “Species richness”, main = “Scatter plot”, xlim = c(0, 45), ylim = c(4, 19 )) > M.loess <- loess(R~BARESOIL, data = Veg) > Fit <- fitted (M.loess) > lines (Veg$BARESOIL, Fit )
函数 plot
功能
y对x的图形
示例
plot(y,x,xlab = ”X label”, xlim = c(1),pch = 1, main = ”Main”, ylim = c(0,2), ylab = ”Y label”, col = 1 )
lines 在已存在的图形上添lines(x,y,lwd=3, lty=1, col=1) 加线
order loess fitted
确定数据的顺序 使用LOESS平滑 得到拟合值
order(x) M<-loess(y~x) fitted(M)
第6章 循环与函数
假设你有1000个数据集,对于每一个数据集你需要绘制一张图,并把它存为JPEG格式。如果手动完成这个任务将花费很多时间,此时,一个能够不需要人们干涉就能自动执行任意次相同或类似命令的装置就是非常有价值的。循环恰好可以用来解决这种问题,对1000个数据集可以进行这样的处理:
i从1变到1000 提取第i个数据集
对于第i个数据集选取适当的图像标签 针对第i个数据集作图 将i个数据集的图像存储起来 循环结束 6.2 循环
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