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如果图例放在图内，直接用legend函数如
如果放在图外部
[图片上传失败...(image-1fc62b-1652159195639)]
方法：
绘图方法：
绘图方法：若变量不是因子，需要先统计频数counts
如果变量是因子直接用plot画
横向条形图
若变量不是因子，对变量进行频数统计（table）
若变量是因子直接用plot绘画
绘制方法：
绘制分组条形图可设置beside=TRUE，设置标签名可以用names.arg
绘制方法：
若是想要加比例系数
可使用pct <- round(slices/sum(slices)*100)
lbls2 <- paste(lbls, " ", pct, "%", sep="")
绘制方法
绘制方法：
绘制方法
绘制方法：
叠加了一条密度曲线和轴须图（rug plot）。这条密度曲线是一个核密度估计
绘制方法：
绘制方法：
可比较的核密度图
绘制方法：
绘制方法：
并列箱线图
绘制方法：
含凹槽的箱线图可以用notch=TRUE
两个交叉因子的箱线图boxplot（因变量~因子1*因子2，...）
白点：中位数，黑色的盒子范围是下四位分数到上四位分位点，细黑线表示须，外部形状是核密度估计
绘制方法：
绘制方法：
分组点图
绘制方法：
x = rnorm(1000) . # 生成1000个随机正态分布数据hist(x,prob=TRUE,30) # histgram 这几个数的密度分布
curve(dnorm,add=TRUE) # 添加一条精准的密度曲线
或者生成一个序列
s = seq(-10,10,by=0.01) #范围从-10到10
plot(dnorm(s),type="l") # 画出 density function
r语言怎么添加核密度曲线>x <- rnorm(100)
>y <- runif(100, -2, 2)
>plot(density(x))
>lines(density(y))
