R語(yǔ)言可視化存儲(chǔ)矢量圖實(shí)現(xiàn)方式
之前寫的博客中有提及過(guò)如何在 R 語(yǔ)言中繪制矢量圖,然后用于論文引用。但沒(méi)有專門開一篇博客來(lái)進(jìn)行說(shuō)明比較,這里重新開一篇博客來(lái)進(jìn)行說(shuō)明。
通常保存為矢量圖可能大多數(shù)時(shí)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(duì)這兩種格式進(jìn)行說(shuō)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(chǔ)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(jiǎn)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(duì)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(duì)更加簡(jiǎn)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(shí)我們要儲(chǔ)存為 PDF 格式的圖,只需在上述繪圖語(yǔ)句后面運(yùn)行下述語(yǔ)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(gè)參數(shù): device = cairo_ps
ggsave("example2.eps", width = 4.0, height = 3.0, device = cairo_ps)
以上就是R語(yǔ)言存儲(chǔ)矢量圖實(shí)現(xiàn)方式的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于R語(yǔ)言存儲(chǔ)矢量圖的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!
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