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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：
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：
将4张图分屏显示在同一图中，代码如下：
数据：
pie.sales <-c(39,200,42,15,67,276,27,66)
names(pie.sales) <- c("EUL","PES","EFA","EDD","ELDR","EPP","UNE","other")
分屏：
split.screen(c(2,2))
figure 1：
screen(1)
pie(pie.sales,radius = 0.9，main = "Ordinary chart")
figure 2：
screen(2)
pie(pie.sales,radius = 0.9,col = rainbow(8)，clock = T,main = "Rainbow colours")
figure 3：
screen(3)
pie(pie.sales,radius = 0.9,clock = T,col = gray(seq(0.4,1.0,length = 8))，main = "Grey colours")
figure 4：
screen(4)
pie(pie.sales,radius = 0.9,density = 10,angle = 15 + 15*1:8,main = "The density of shading lines")
图像个数可以根据需要自定义添加。
扩展资料
R语言是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件，它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。
R语言是一套完整的数据处理、计算和制图软件系统。其功能包括：数据存储和处理系统；数组运算工具；完整连贯的统计分析工具；优秀的统计制图功能。
参考资料来源：百度百科-R语言
