r语言 par函数和其他作图函数有什么区别

Python016

r语言 par函数和其他作图函数有什么区别,第1张

par()函数是R里有关绘图的重要函数之一,以下是对par()函数说明内容的一些整理。描述:par函数用于设定或询问绘图参数。参数设定可通过par(参数名=取值)或par(赋值参数列表)的形式进行。用法:par(,no.readonly=FALSE)函数变量:“参数名=取值”或“赋值参数列表”形式的变量。no.readonly逻辑变量。如=TRUE且没有其他变量,则返回当前绘图设备下已设定好的绘图参数。参数:参数分为三类:一、仅仅用于询问不能被设定的参数:cin,cra,csi,cxy,dim。二、仅能通过par()设定参数:ask,fig,fin,lheight,mai,mar,mex,mfcol,mfrow,mfg,new,oma,omd,omi,pin,plt,ps,pty,usr,xlog,ylog。三、除了par(),也能在其他高级绘图函数中设定的参数。应用中,涉及这三类参数最多的是第三类,最少的是第一类。查看当前参数的赋值用par("参数名")第三类参数:adj调整函数text,mtext,title里文本串的位置。=0:文本串左对齐;=0.5(缺省):文本串居中;=1:文本串右对齐。ann=FALSE:不进行绘图解释标记(例如横轴标题等)。bg设置绘图区背景色。缺省为bg="transparent"。bty设置绘图边框的形式。="o"(缺省):四周边框;="l":左下边框;="7":右上边框;="c":上左下边框;="u":左下右边框;="]":上右下边框;="n";无边框。cex设置文本和符合的尺度。缺省为cex=1。cex.axis相对于当前的cex设置,放大坐标标记(坐标轴标记的数字)。缺省为cex.axis=1。cex.lab相对于当前的cex设置,放大坐标轴标题。缺省为cex.lab=1。cex.main相对于当前的cex设置,放大图标题。缺省为cex.main=1。cex.sub相对于当前的cex设置,放大图副标题。缺省为cex.sub=1。col设置绘图颜色。缺省为col="black"。col.axis设置坐标标记颜色。缺省为col.axis="black"。col.lab设置坐标轴标题颜色。缺省为col.lab="black"。col.main设置图标题颜色。缺省为col.main="black"。col.sub设置图副标题颜色。缺省为col.sub="black"。crt缺省为crt=0。err期望的错误报告程度(像该参数目前在R中未生效)。缺省为err=0。family设置文本字体字体族。缺省为family=""。fg设置前景色,主要用于坐标轴,边框,图形等,对坐标标记与坐标轴标题等外围无影响。缺省为fg="black"。font设置文本字体。=1(缺省):普通字体;=2:粗体;=3:斜体;=4:粗斜体;。font.axis设置坐标标记字体。font.lab设置坐标轴标题字体。font.main设置图标题字体。font.sub设置图副标题字体。lab设置坐标轴刻度数,lab=c(x,y,len)形式,目前len的设置在R中未生效。缺省为lab=c(5,5,7)。las设置坐标标记显示方向。=0(缺省):平行于坐标轴;=1:平行于x轴;=2:垂直于坐标轴;=3:平行于y轴。lend设置线结束端的形状(只有把线画很粗才能看出来)。=0(缺省):圆形;=1:“短”方形;=2:“长”方形。ljoin设置线交接处的性质(只有把线画很粗才能看出来)。=0(缺省):圆角;=1:方角;=2:切方角顶角。lmitre设置ljoin里方角向切方角顶角过渡的程度。缺省为lmitre=10。lty设置线的类型。=0:空白;=1:(缺省)实线;=2:短线虚线;=3:点虚线;=4:短线点虚线;=5:长线虚线;=6:长短线虚线。lwd设置线宽。缺省为lwd=1。mgp设置坐标轴标题,坐标标记和坐标轴边界宽度。mgp[1]影响坐标轴标题,mgp[2,3]影响坐标标记和坐标轴。缺省为mgp=c(3,1,0)。pch设置点的类型。缺省为pch=1。srt逆时针选择字符串,单位为°,只用于text函数。缺省srt=0。tck设置坐标刻度线长与方向(与图宽和高的较小者成比例)。缺省为tck="NA"。tcl设置坐标刻度线长与方向(与文本行高成比例)。缺省为tcl=-0.5。xaxs,yaxs设置坐标轴的范围。="r"(缺省):先将数据范围向双边扩大4%,然后绘图;="i":在原始数据范围内绘图。xaxt,yaxt设置坐标轴样式。="s"(缺省):标准样式;="n":不绘坐标轴。第二类函数:ask=TRUE:在新图绘制前进行提示。fig设定图在绘图设备中的位置,fig=c(x1,x2,y1,y2)的数值向量(0<=x1

1. 判断存在:一个元素是不是在向量中用 a%in%b

>a="TT"

>b=c("AA","AT","TT")

>a %in% b

[1] TRUE

2. 判断某一元素这向量中的索引(第几个位置): index.TT=which(b==”TT”)

>index.TT=which(b=="TT")#index.TT是想知道的索引号,which是判断函数,b是想知道的元素所在的向量

>index.TT

[1] 3

3. 相当于 python 中的字典, names 函数

>b

[1] "AA" "AT" "TT"

>names(b)=c("geno1","geno2","geno3")#geno mean genotype

>names(b)

[1] "geno1" "geno2" "geno3"

>names(b)[1]

[1] "geno1"

>names(b)[1]="test"

>names(b)

[1] "test""geno2" "geno3"

>names(b)=NULL

>b

[1] "AA" "AT"

>b["geno2"]

"AT"

pop_name=c(“CEU”,"YRI")

names(pop_name)=c(1,2)

names(pop_name[1])=1

4. 去除某一元素: b[-index.nu]

#想去除元素”TT”,如果你不知道是第几个索引,可以先判断索引,再删除。

>b=c("AA","AT","TT")

>names(b)=c("geno1","geno2","geno3")

>index.TT=which(b=="TT")

>b=b[-index.TT]

>b

geno1 geno2

"AA""AT"

5. 相当于 Python 中的 set() 函数 和 count() 函数: unique() , table()

>b=c("TT","AT","AT","TT","AA")

>unique(b)#即相当于去除所有的重复,只保留一个

[1] "TT" "AT" "AA"

>table(b)#以元素为name,统计各元素的个数

b

AA AT TT

122

6. 字符串的分割: strsplit()

>test="AA"

>strsplit(test)

错误于strsplit(test) :缺少参数"split",也没有缺省值

>strsplit(test,split='')

[[1]]

[1] "A" "A"

>test=strsplit(test,split='')[[1]]

>test

[1] "A" "A"

7. 文本文档的写入: write.table()

write.table( res.matrix,file=new.file,sep='\t',quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)#quote=F去掉引号后写入,row.names=F去掉行的名字写入,否则会把名字写进去

##写入数据时候最好把数据存储成一个matrix然后直接写。要是每行每行写的话要注意数据的格式了。先建立一个空的matrix,见8,然后通过rbind或者cbind叠加上去。

方法一:

a=c()

b=c(“AA”,”TT”,”CC”)

for (i in 1:3){

a=c(a,b)

}

write.table(a,file=”test.txt”)#你会发现结果是

AA

TT

CC

….

##而且还有行和列的名字,因为没有设置参数。因为对于c向量来说,写的话默认是竖着写的,每个元素占一行。所以比较方便的就是rbind

方法二:

a=c()

b=c(“AA”,”TT”,”CC”)

for (i in 1:3){

a=rbind(a,b)

}

write.table(a,file=”test.txt”,quote=F,row.names=F,col.names=F)#你会发现结果是

AA TT CC

AA TT CC

AA TT CC

##原因是rbind把最总结果当做矩阵了。对于R数据的写入最好能生成最后的矩阵再写入。但是西面的梅一行写一次和方法二的效果是想通的,但是要用到append参数。

a=c()

b=c(“AA”,”TT”,”CC”)

for (i in 1:3){

a=rbind(a,b)

write.table(a,file=”test.txt”,quote=F,row.names=F,col.names=F,append=T)

}

8. 建立一个空的 matrix :

res.matrix <- matrix( ,nrow=0,ncol=6 )##这样就建立了一个0行6列的空matrix了。

9. 如何将 R 运行结果输出到文件

>x=read.table("F:/my/work/chengxu/PValue/pc2jieguo/pc2302.txt")

>z=t(x)

>ks.test(y,z)

Two-sample Kolmogorov-Smirnov test

data:y and z

D = 0.207, p-value <2.2e-16

alternative hypothesis: two-sided

如上面运行结果,我想将p-value <2.2e-16自动保存到一个文件中,如何用R程序实现,谢谢!

sink("output.txt")

print(ks.test(y,z)$p.value)

sink()

http://cos.name/cn/topic/16300

10 降序排列:

>a=c(1,1.2,0.1,4,5,-0.1)

>a=sort(a,decreasing=T)

>a

[1]5.04.01.21.00.1 -0.1

11. 取前1%的数

>a=c(1:10,4:20,1:100,1:1000)

>a=sort(a,decreasing=T)#先降序

>sig=a[round(length(a)*0.01)]

>sig

[1] 990

12.在shell中直接执行R脚本

R CMD BATCH --argstest.R

13. R中高级作图的方法

http://qizhi502.blog.163.com/blog/static/11497002520120611451736/

14:设置字体类型:

par(family='Times New Roman')

15:控制图形四周的空白大小

par(mfrow=c(3,1),mar=c(0,0,0,0))

其中mar是四周的间距,分别为x,y上下的距离

16控制作图区域的大小layout

layout(c(1,2,3),height=c(1,1,0.5))

分成竖着三份, 其中三份比列依次为(高度依次为2:2:1)

17保留两位小数

round(0.123,digits=2)

18 在原有图的基础上画图:

par(fig=c(0.1,0.5,0.43,0.65), new=TRUE)

19 只显示y轴

plot(1:10,1:10,axes=F)

axis(2,at.....)

20 调节刻度方向 las

plot(1:10,1:10,las=1)

21 屏幕分割

layout(matrix(1:16,4,4))###竖着plot

par(mfrow=c(4,4))##横着plot

22.逻辑表示或者

xor为异或,两值不等为真,两值相等为假。例:xor(0, 1)

23. 从向量中随机取几个数sample

sample(rep(1:1000),10)

23 字符串转换成小数浮点型

as.numeric("0.123")

24. 读取不规范的文本

f=readLines(afile,n=1)#n表示读几行

f=strsplit(f,'\t')##分割

f[1][[1]]##第一行

f[1][[1]][1]##第一行 第一个字符串

25. write 写入文件

write(afile, "a\tb\t",append=T) #沿着每行一次 写入

26. 不需要循环,这直接对matrix没行或者每列进行筛选操作apply()

apply(data,col2 or row1, max>0)

27.保留2位小数

a=2.300

a=as.numeric(sprintf(“%.3f”,a))

28。调出假设检验的p value

t.test(data1,data2)$p.value