plot(dose,drug2,type="b",pch=23,lty=6,col="blue",bg="green") par(opar) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 获得图形如下:(可以观察两张图形的区别) 添加文本、自定义坐标轴和图例: plot()函数中(或者hist()函数等等),可以利用main参数添加标题,sub参数添加副标题,xlab和ylab设置坐标轴标...
> plot(x1,x2,main="数学分析与线性代数成绩的关系",xlab="数学分析",ylab="线性代数",xlim=c(0,100),ylim=c(0,100),xaxs="i",yaxs="i",col="red",pch=19) #xlim指定x轴范围,ylim指定y轴范围,xaxs指定x轴样式,yaxs指定y轴样式,pch设置绘图符号pch缺省下设定数据显示为点状。pch 符号可以使用0 ...
type character string giving the type of plot desired. The following values are possible pch a vector of plotting characters or symbols: see points main a main title for the plot, see also title sub Sub-title (at bottom) using font, size and color par(c("font.sub", "cex.sub", "col...
r语言plot函数pch 在R语言中，plot()函数通常用于创建各种不同类型的图形。pch参数用于指定用于标记散点图的点的样式。pch参数可以接受以下几种不同的值：0：不使用点标记散点图。1到20：使用形状为pch值的点标记散点图。例如，pch=1表示使用实心圆标记散点图，pch=2表示使用空心圆标记散点图，以此类推。-1...
绘制散点图,pch选择点的形状,cex设置点的大小:plot(genome_size,gene_size,pch=16,cex=0.8) 进行线性回归分析:fit <- lm(gene_size~genome_size); fit 用abline函数(低级绘图函数)画线,设置颜色和线条粗细:abline(fit,col="blue",lwd=1.8) 添加公式,用summary()查看截距和相关系数:summary(fit) 用text...
plot(genome_size,gene_size,pch=16, xlab="Genome Size",ylab="Genes"); #pch选项指定点的参数,0-25,共26种选项。 cex 设置点的大小 fit <- lm(gene_size ~ genome_size); summary(fit) abline( fit,col="blue",lwd=1.8 ); rr <- round( summary(fit)$adj.r.squared,2); ...
plot参数: (1)type类型 (2)xlim, x 用 (x1, x2) 限制 plot 的x 轴。同理,ylim,y 用(y1,y2)限制plot的y轴。 (3)main,给图片加标题.main="这是一幅图的标题". 或者 title("Main Title", sub = "sub title", cex.main = 2, font.main= 4, col.main= "blue", ...
1、标准图形 我们可以使用 pch 参数设置数据点标记的形状,还可以用 lty 和 lwd 来调整它的类型和宽度,其中不同类型的线对应着不同的名称或数字序号。 set.seed(331) # 添加数据点标记 # 构建绘图区域 par(mar=c(3,3,2,2)) plot(NA, xlim=c(1,4), ylim=c(0,1)) # 实心圆圈点+实线 points(1:...
plot(x,y,type="p",cex=3,pch=0:21,ylim=c(0,5),axes=FALSE,ann=FALSE) text(x,y-.25,0:20,pos=1) Connecting Line Types 语法 lty= option Connecting Line Types #=== # Figure 13.2.R. # R script to draw common line symbols. #=== x0=numeric(6)+2...
rowAnnotation(length = anno_points(expr$length,size = unit(1, "mm"),pch=16, axis_param = list(at = c(0, 2e5, 4e5, 6e5), labels = c("0kb", "200kb", "400kb", "600kb")), width = unit(20, "mm") ))+ Heatmap(expr$type, name = "gene type", top_annotation =gene_ha...