由於R語言基礎作圖部分內容簡單直接，但引數繁多，因此這裡不做系統介紹，只挑出幾個點來講一講。主要介紹R中的顏色系統。
目錄
一個作圖示例
圖片的高畫質儲存
par函式使用技巧
顏色系統
作圖使用中文亂碼
基礎作圖和數學公式的演示
一個作圖示例
下面我們要畫出以上圖片，當做一些函式和引數使用的例子，程式碼中的註釋會對一些內容作出解釋。
x <- 1：5
y <- 5：1
# 生成25個點的網格資料
xy <- expand。grid（y=y，x=x）
# 畫25種pch
plot（xy$x-6，xy$y，pch=1：25，col=“red”，cex=2，
xlim=c（-5。5，6），ylim=c（-7，6）， # 指定座標軸範圍
ann=F，axes=F） # 這兩個引數去掉原有邊框
text（3-6，6，“points pch=”）
text（xy$x+0。4-6，xy$y，as。character（1：25））
# 畫6種lty
for（i in 1：6）{
lines（1：5-6，rep（i*5/6，5）-7，lty=i，col=“red”，lwd=2）
}
text（3-6，6-7，“lines lty=”）
text（rep（5。35，6）-6，1：6*5/6-7，as。character（1：6））
# 畫8種type
a <- 1：3
b <- -（1：3/4）
typen <- c（“h”，“p”，“l”，“b”，“o”，“S”，“s”，“n”） # n指不畫線
for（i in 1：length（typen））{
points（a，b-0。8*i，type=typen［i］，col=i+1）
text（0。5，-0。2-0。8*i，typen［i］，col=i+1）
}
# 畫透過原點的座標軸
axis（1，c（-5，0，6），pos=0， # 確定軸的座標為0
col。ticks = “transparent”，col=“grey”，col。axis=“grey”，
hadj=-1，padj=-1。5） # 調整刻度名與軸之間的距離
axis（2，c（-7，0，6），pos=0，
col。ticks = “transparent”，col=“grey”，col。axis=“grey”，
hadj=1，padj=1。5）
# 畫各種圖形
segments（0。5，5，2。5，5，col=2） # 指定首尾座標
text（6，5，“segments（0。5，5，2。5，5）”，adj=1） # adj=1則文字最左端對應前面指定的座標
arrows（0。5，4，2。5，4，col=3）
text（6，4，“arrows（0。5，4，2。5，4）”，adj=1）
rect（0。5，2。7，2。5，3。3，col=“transparent”，border=4） # 顏色可以設為無色
text（6，3，“rect（0。5，2。7，2。5，3。3）”，adj=1）
polygon（c（0。5，2。5，2。5，0。5），c（1。6，1。6，2。4，2。4）， # 自動封閉填充顏色
col=“grey”，border=5） # 畫多邊形
text（6，2，“polygon”，adj=1）
legend（“bottomright”，c（“segments”，“arrows”，“rect”，“polygon”），
text。col=2：5，lty=1，pch=16，col=2：5，bg=“grey”，title=“legend”）
圖片的高畫質儲存
圖片儲存分為兩種，一種是plot之後手動儲存，一種是透過程式碼命令儲存。
透過程式碼儲存有如下兩個好處
如果一次要迴圈畫出多張圖片，同時儲存下來，透過程式碼儲存可以實現自動化，大大減少工作量。
透過程式碼儲存還可以指定圖片清晰度。
程式碼儲存方式
儲存圖片的命令分為兩個系統
png bmp jpeg tiff 函式是一類
pdf 函式是一類
這5個函式儲存完的圖片都以函式名為字尾名。
函式的使用格式是這樣的
png（“1。png”，width=600，height=600） # 指明接下來要做的圖形的格式和長寬
plot（x，y）
dev。off（） # 關閉圖形裝置
這樣做完圖，不會顯示在R語言視窗中，而是當前資料夾中會出現一個 1。png 圖片。
清晰度說明
pdf函式儲存完是pdf格式，是一張向量圖，放大縮小不影響清晰度，在使用latex時，可以直接將其作為圖片匯入pdf。
而很多時候匯入圖片不能使用pdf格式，只能用png等函式，不過這些函式儲存出來的圖片清晰度往往難以令人滿意。
下面我們就來說一說如何用png函式增加儲存的圖片的清晰度。
我們要畫以下這張圖
下面是探索過程：
註釋1：最開始我們嘗試將height和width同比例放大，發現圖很大文字很小。
註釋2：檢視png函式的文件，發現res引數可以改變畫素，我們增加res試一試，發現文字很大，圖變小了小。而且res不能太大，否則就會報錯。
目前程式碼：我們把height width和res增大同樣比例試一試。發現圖片正常，而且清晰度提高了
typei <- c（“p”，“l”，“b”，“o”，“c”，“h”，“S”，“s”，“n”）
# png（“type。png”，width=600，height=600） # 原始程式碼
# png（“type。png”，width=600*3，height=3*600） # 註釋1
# png（“type。png”，width=600，height=600，res=72*2） # 註釋2
png（“type。png”，width=600*3，height=3*600，res=72*3）
# pdf（“type。pdf”，height=14）
opar <- par（mfrow=c（3，3））
for（i in 1：length（typei））{
plot（1：10，1：10，type=typei［i］，xlab=“”，ylab=“”，
main=paste（‘type=“’，typei［i］，‘”’））
}
dev。off（）
par（opar）
par函式使用技巧
讀者看到上面的這兩條命令可能會覺得奇怪
opar <- par（mfrow=c（3，3））
par（opar）
本來只要
par（mfrow=c（3，3））
全域性設定一下就可以了，但是如果這樣的話，以後畫圖都會分成9宮格。使用上面那種形式是為了畫完圖還原之前的引數，不影響後面的作圖。
除了par函式，還有options函式也是如此
op <- options（digits = 2）
（a <- 1。34556） # 1。3
options（op）
（a <- 1。34556） # 1。34556
顏色系統
一個展示顏色的程式
為了更方便地展示顏色，我們先定義一個展示顏色的函式showcolors，以後我們都會用這個函式來展示顏色。
# 預設輸入顏色不超過10個，放在一排排列展示，超過10個使用方格展示
# 如果引數style=“line”則放在一排排列展示，style=“grid”則用方格顯示
showcolors <- function（colors，style=“two”）{
funv <- list（
# 少量顏色展示，一排展示
showcol1 = function（color）{
l1 <- seq_along（color） # 只要將顏色向量賦值給color，就能用柱狀圖展示
image（l1，1，as。matrix（l1），col=color，
ylab=“”，xlab=“”，yaxt=“n”，xaxt=“n”，bty=“n”）
}，
# 大量顏色使用方格顯示
# 顏色向量的排列順序為，從上到下，從左到右排列
showcols = function（color）{
l <- length（color）
x <- ceiling（sqrt（l））
image（1：x，1：x，matrix（1：（x^2），nrow=x）［，x：1］，
col=c（color，rep（ifelse（is。character（color），“white”，0），x^2-l）），
ylab=“”，xlab=“”，yaxt=“n”，xaxt=“n”，bty=“n”）
}）
l <- length（colors）
# 引數選擇
# 使用$或［［］］呼叫閉包函式
switch（style，
“line”=funv$showcol1（colors），
“two”=funv［［ifelse（l<=10，“showcol1”，“showcols”）］］（colors），
“grid”=funv$showcols（colors）
）
}
# 例項
mycolor <- colors（）［1：30］
showcolors（mycolor）
showcolors（mycolor，“line”）
R語言顏色系統
呼叫顏色有一下幾種方法
使用顏色名稱
指定rgb或者用3位十六進位制數、或hsv
使用系統自帶顏色集
自己製作漸變色集
使用顏色包RColorBrewer包
使用數字
使用顏色名稱
使用字串代表顏色，如 “red”，”black”等。這樣R語言自帶的可以使用的字串共有657個，具體顏色與名稱對應見chart of r colors
# 用如下命令看顏色的演示
demo（“colors”）
# colors（）代表一個長為657的顏色字串向量
length（colors（）） # 657
colors（）［30：35］ # “blue4” “blueviolet” “brown” “brown1” “brown2” “brown3”
# 當你想得到多種紅色，可以用下面程式碼
colors（）［grep（“red”，colors（））］
# 看看有哪些顏色（讀者自試）
showcolors（colors（）［grep（“red”，colors（））］）
指定rgb或者用3位十六進位制數、或hsv
如果系統自帶的顏色不令人滿意，我們可以自己指定顏色的rgb。
rgb函式接的引數分別對應 r-red，g-green，b-blue，生成的顏色是由這三個顏色組成
（如果rgb函式接了四個引數，則第四個表示透明度，如果一個繪圖函式沒有alpha引數調節透明度，可以這樣在rgb函式中調節）
hsv 是Hue， Saturation， Value色調、飽和度、亮度。是繪圖的另外一套系統
# 預設三個數在0-1之間
color <- rgb（1，0。5，0。25）
# 由於我們平常使用的rgb都是0-255，我們可以這樣
color <- rgb（35，255，76，maxColorValue=255）
# 三個引數接向量可以做出一個顏色向量
color <-rgb（seq（1，255，len=10），16：25，16：25，maxColorValue=255）
showcolors（color）
# 用rgb生成的函式以3個16進位制數的字串表示
# 我們平時去找顏色的時候，有時也能見到這種格式，其實和rgb是等價的，不過用起來更方便
color［1：4］ # “#011010” “#1D1111” “#391212” “#551313”
# hsv
mycolor <- hsv（seq（0，0。5，len=10），1：10/15，1：10/10）
showcolors（mycolor）
# 也是用十六進位制表示
mycolor［1：4］ # “#1A1818” “#332E2C” “#4D473D” “#66664B”
# 提取顏色rgb數值
col2rgb（“yellow”）
使用系統自帶顏色集
R有以下自帶顏色集
rainbow（） 彩虹色
heat。colors（） 紅色至黃色
terrain。colors（） 綠色、棕色至白色
topo。colors（） 深藍色至淺棕色
cm。colors（） 淺藍到白色、淺紫色
gay（）和grey（） 灰色
前5個函式接受單個數值作為引數，生成漸變色，數值越大，相鄰顏色差別越小
最後一個函式接受一個數值向量，數值為0-1之間
# 簡單示例，作圖由讀者自試
mycolor <- heat。colors（10）
showcolors（mycolor）
# fss中每一個元素作為fun的引數，執行fun函式的命令
fun <- function（f）{
showcolors（do。call（f，list（30）），“line”）
mtext（f，side=3，line=-1）
}
fss <- c（‘rainbow’，‘heat。colors’，‘terrain。colors’，‘topo。colors’，‘cm。colors’）
op <- par（mfrow=c（3，2），mar=rep（0。2，4））
lapply（fss，fun）
# gray函式接受引數的模式和三種不同
showcolors（gray（1：30/30），“line”）
mtext（“gray”，side=3，line=-1）
par（op）
# 作圖結果見下方
自己製作漸變色集
自己製作漸變色可以使用rgb和hsv函式，也可以使用下面一個函式，指定顏色的漸變
# 下面函式可以建立從一個顏色到另一個顏色的漸變色
a <- colorRampPalette（c（“red”， “purple”））
showcolors（a（20），“line”）
# 可以接受多個顏色漸變
a <- colorRampPalette（c（“green”，“blue”，“red”， “purple”））
showcolors（a（40），“line”）
使用顏色包RColorBrewer包
這個包中有三類顏色，個人認為非常好看
seq類，漸變。適用於從低到高排序明顯的資料，淺色數字小，深色數字大
div類，對對極值和中間值比較注重的資料
qual類，適用於分類
library（RColorBrewer）
# 展示所有顏色
display。brewer。all（type = “all”） # type可以換為“qual”，“div”，“seq”
# 使用顏色
mycolors<-brewer。pal（7，“Set1”） # 從這個色板中選擇7個顏色
display。brewer。pal（n， “RdGy”） # 展示這個調色盤中的顏色
brewer。pal。info # 檢視有哪些調色盤
使用數字
數字來表示顏色應該是我們平時最常用的方法了，但是最後講，是因為它涉及到調色盤，我們可以將前面所有顏色放進這個調色盤中，定義自己的數字對應顏色。所以等所有顏色都講完了才講這裡。
數字對應的顏色在調色盤中，我們可以用 palette 調出檢視，發現有8種預設顏色，對應數字1-8。
palette（） # “black” “red” “green3” “blue” “cyan” “magenta” “yellow” “gray”
op <- par（mfrow=c（1，2），mai=rep（0。2，4））
showcolors（1：8）
showcolors（1：16）
par（op）
調色盤的作用是便捷、快速地使用，我們可以對其進行更改，使用我們自己喜歡的顏色。
# 讀者自己嘗試
palette（rainbow（10））
showcolors（1：10）
mycolor <- colors（）［1：30］
palette（mycolor）
showcolors（1：10）
# 將調色盤設回預設
palette（“default”）
showcolors（1：10）
作圖使用中文亂碼
載入showtext包，詳情看這裡）
基礎作圖和數學公式的演示
demo（graphics）
demo（plotmath）
參考文獻
R顏色1
R顏色2
在這裡
推薦
幾個配圖網站
色輪自己調
美麗的顏色
搜尋配色
專欄資訊
專欄主頁：Data Analysis
專欄目錄：目錄
文末彩蛋
此處介紹幾個使用Rstudio的技巧
快捷鍵ctrl+shift+C——將選中的程式碼批次註釋，便於除錯程式
快捷鍵ctrl+shift+P——執行剛剛執行的指令碼區域，便於除錯程式（比如在使用一個函式，需要不斷嘗試調整引數，調一次，使用這個快捷鍵一次就可以重新執行，而不用再全選）
Rstudio建立project——file-new project-new-directory-empty project 然後選擇位置就建立成功。每次進入這個資料夾點選project那個檔案。有如下優點
將不同方向的內容放在不同project中執行，相互之間不干擾
可以儲存這個project中的所有歷史資訊
工作目錄自動設定在這個project所在資料夾
