【R语言】--- 饼状图

Python013

【R语言】--- 饼状图,第1张

饼状图，又称为饼图，能够划分几个扇形的圆形统计图。可以描述量、频率、占比的相对关系。R语言中，可以用graphics包的pie()函数、ggplot2包的geom_bar()配合coord_polar()函数绘制，3D 的饼状图，可以使用 plotrix包的pie3D()函数。本文详细介绍饼状图的绘制。

x: 数值向量，表示每个扇形的面积

labels: 字符型向量，表示各扇形面积标签

edges: 多边形的边数(圆的轮廓类似很多边的多边形)

radius: 饼图半径

main: 饼图标题

clockwise: 逻辑值，用来指示饼图各个切片是否按顺时针做出分割

angle: 设置底纹的斜率

density: 底纹的密度，默认值为 NULL

col: 是表示每个扇形的颜色，相当于调色板

[1] Robert I. Kabacoff (著). R语言实战(高涛/肖楠/陈钢 译). 北京: 人民邮电出版社.

[2] https://www.runoob.com/r/r-pie-charts.html

[3] https://zhuanlan.zhihu.com/p/80415566

#设置默认路径

#显示当前工作目录（软件默认使用工作目录）

getwd()

#修改默认工作目录

setwd(dir = "e:/Rwork/")

#提示工作目录

getwd()

#查看目录下包含的文件

list.files()

#或者

dir()

#R包安装

install.packages("vcd")

#显示库所在的位置

.libPaths()

#显示库里有哪些安装包

library()

#载入包

library(vcd)

#or

require(vcd)

#直接输入函数看某些函数来自于R的哪个包

#如何使用R包

help(package="vcd")

help(package="ggplot2")

#查看包的信息，列出R包的基础内容，显示内置的数据集的内容，给包中的函数作为案例来使用

library(help="vcd")

#还有一些包中的函数，是包的核心内容，扩展了R的功能

Arthritis

#列出包中所有包含的函数

ls("package:vcd")

#每个函数如何使用查看对应帮助文档

#列出R包中包含的所有数据集

data(package="vcd")

#使用完一个包之后，将包从内存中移除

detach("package:vcd")

#再使用

Arthritis

#会出现报错：需要重新再加载

#删除已安装的包

remove.packages("vcd")

#会将R包从硬盘上彻底删除，无法继续使用了，用得不多

#R包的批量移植（更换新设备）

#列出当前环境中已安装的R包

installed.packages()

#取第一列,,,使用下标来访问数据框的第一列

installed.packages()[,1]

#将所以R包名字保存到一个文件中

Rpack<- installed.packages()[,1]

save(Rpack,file = "Rpack.Rwork")

#将这个文件移到另一个设备上

#在另一个设备上使用load函数打开这个文件

#存到另外一个变量Rpack中

#看到这些R包

#Rpack

#批量安装这些R包

#使用一个for循环

for(i in Rpack)install.packages(i)

#如何获取R的帮助信息

help.start()

#查看某个函数的功能

help(sum)

#or

?plot

?sum

#快速了解函数参数而不想查阅详细文档

args(plot)

#查看函数使用案例

example(mean)

example("hist")

#列出R的一些案例图

demo(graphics)

#查看R安装的某个包的帮助文档

help(package=ggplot2)

#有些R包包含vignette文档，这中文档包含更多内容，也更加规范，里面有简介、教程、开发文档等

vignette()

#不是每个包都包含这种格式的文档

vignette("xts")

#有时安装了某包但使用help命令搜索不到相关函数，是因为没有载入这个包

#需用使用library函数载入这个包

#载入之后才能使用help函数找到相关文档

#或者直接在help命令中加上package选项  等于  要搜索R包的名字，这种方法比较麻烦

#？？接要搜索函数名字，这种情况下不加载包也可以

#有些情况下，不知道具体的函数名，只能模糊搜索

#查找与绘制热图相关的帮助信息(使用这条命令进行本地搜索)

help.search(heatmap)

#提示搜索不到

#因为需要加上引号

help.search("heatmap")

#搜到stats包中的heatmap函数，可以用来绘制热图

#help.search("heatmap")也可以简写成下面一条命令

??heatmap#不需要加引号

#列出所有包含关键字的内容

apropos("sum")

#可以通过mod参数调整查询的内容

apropos("sum",mod="function")#只列出函数

#help.search或？？都是进行本地的文档搜索

#有时搜索不到或者文档太老了可以使用RSiteSearch()函数进行网络搜索

RSiteSearch(matlab)

#运行函数会使用默认浏览器来访问R官网，在官网中进行搜索，列出更多的结果

#可以利用搜索引擎进行问题搜索

首先R是一种专业性很强的统计语言，如果想学得快一些的话，基本的统计学知识要懂，不然很多东西会掌握的比较慢。

掌握基本语法和操作，推荐国内的已经翻译的比如《R语言实战》《R语言编程艺术》，这个过程中最好结合一些小例子来做一些分析的东西。其他还有《R语言实例》《R语言核心技术手册》也都是很好的书！如果需要可视化的话，强烈不推荐学习R本身的作图系统，实在是太不友好了.....还是用ggplot2吧。

掌握了上面的，就可以深入一些了，如果是做数据分析和可视化，推荐《ggplot2：数据分析与图形艺术》，这个才是作图的神器啊.....如果是空间分析相关的，推荐《Applied Spatial Data Analysis with R》，这个如果可以的话看英文版，而且要有地学的一些知识背景，中文版翻译的太次了，尽量不要看。数据挖掘机器学习之类的，可以看看比如《数据挖掘与R语言》、《机器学习——实用案例解析》，不过我觉得这几本书没上面的那几本好，但是可以大概看看是咋回事，最好还是看看专门的相关书籍，熟悉各种算法和流程，到时候搜索R的package，照着文档和例子搞定，不是特别难。

最后，强烈推荐统计之都、R-bloggers，统计之都以及谢益辉、肖凯、刘思喆等人的博客（自行Google以及到上面的网站找链接），订阅一下，会很有帮助，RStudio是个很棒的IDE，用起来很爽，功能很强大。

总之，你可以从《R语言实战》开始出发吧！