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R語言可視化存儲矢量圖實現(xiàn)方式

 更新時間：2021年11月08日 10:37:32   作者：Kanny廣小隸  
這篇文章主要為大家介紹了R語言存儲矢量圖的實現(xiàn)方式過程，有需要的朋友可以借鑒參考下，希望能夠有所你幫助，祝大家多多進(jìn)步，早日升職加薪

之前寫的博客中有提及過如何在 R 語言中繪制矢量圖，然后用于論文引用。但沒有專門開一篇博客來進(jìn)行說明比較，這里重新開一篇博客來進(jìn)行說明。

通常保存為矢量圖可能大多數(shù)時候是為了論文中的引用，所以格式一般為 EPS, PDF 這兩種格式，這里也主要針對這兩種格式進(jìn)行說明。

1. R 中自帶的默認(rèn)繪圖

通常我們使用 plot(), lines(), points(), hist() 等一些 R 中自帶的繪圖工具，如果我們想要將圖片儲存為矢量圖的 PDF 格式應(yīng)該怎么做呢？

1) PDF 格式

pdf("example1.pdf", width = 4.0, height = 3.0)

plot(rnorm(100), main="Hey Some Data") # 自己的繪圖函數(shù)
# ...
# ...

dev.off()

非常簡單，只需用到 pdf() 函數(shù)即可。

2) EPS 格式

setEPS()
postscript("example1.eps", width = 4.0, height = 3.0)

plot(rnorm(100), main="Hey Some Data") # 自己的繪圖函數(shù)
# ...
# ...

dev.off()

eps 格式相對復(fù)雜，需用到 setEPS() 與 postscript() 函數(shù)。

2. ggplot 繪圖

利用 ggplot 繪制矢量圖就相對更加簡單了，每種方式都只需在最后加上一行代碼即可。

假設(shè)我們先利用 ggplot 進(jìn)行繪圖（用例子中的圖）：

library(ggplot2)
# Generate some sample data, then compute mean and standard deviation
# in each group
df <- data.frame(
  gp = factor(rep(letters[1:3], each = 10)),
  y = rnorm(30)
)
ds <- plyr::ddply(df, "gp", plyr::summarise, mean = mean(y), sd = sd(y))

# The summary data frame ds is used to plot larger red points on top
# of the raw data. Note that we don't need to supply `data` or `mapping`
# in each layer because the defaults from ggplot() are used.
ggplot(df, aes(gp, y)) +
  geom_point() +
  geom_point(data = ds, aes(y = mean), colour = 'red', size = 3)

1) PDF 格式

這時我們要儲存為 PDF 格式的圖，只需在上述繪圖語句后面運行下述語句即可：

ggsave("example2.pdf", width = 4.0, height = 3.0)

2) EPS 格式

而 EPS 格式需要多一個參數(shù)： device = cairo_ps

ggsave("example2.eps", width = 4.0, height = 3.0, device = cairo_ps)

以上就是R語言存儲矢量圖實現(xiàn)方式的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于R語言存儲矢量圖的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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