R语言 plot pch符号–R中可用的不同点形状

在这篇文章中，我们将讨论作为R编程语言中内置形状的Pch。

R编程语言中的pch（绘图字符）是我们用于制作绘图的符号或形状。在R语言中，有26个内置形状，可以用于R语言中的任何图形工作，可以用0到25的数字来识别。前19个符号也被称为 s兼容的矢量符号 ，其余7个被称为 R特定的矢量符号。】 数字以外的字符也可以用来指定pch，包括 "+"、"*"、"-"、"。"、"#"、"%"、"o"。

当我们做一个基本的散点图时，默认情况下，它使用一个点来表示pch=16的数据。但我们可以使用所需的pch值将其转换为任何其他形状。由于记住每个形状的pch值很困难，我们可以创建一个像下面这样的图来获得每个符号的值。

例子 ：显示所有pch符号

# load library tidyverse
library(tidyverse)
 
# create dataframe of 26 character to
# visualize the 26 characters
df <- data.frame(p=c(0:25)) %>%
            mutate(x = rep(seq_len(ceiling(n()/6)),
                  each = 6,
                  length.out = n())) %>%
                  group_by(x)%>%
                  mutate(y=1:n())
 
# create plot using ggplot function
# shape parameter is used to shape points
ggplot(df, aes(x = x, y = y, shape = p),) +
  scale_shape_identity() +
  geom_point( size = 6, fill = "green")+
 
# geom_text function is used to label data points
# with pch value
geom_text(aes(x = x - 0.3, y = y,
                label = paste0("pch =",p)), size = 3)

输出

以下是不同形状的Pch值。

使用特殊字符作为Pch值

一些特殊的字符也可以用来作为Pch符号的值，而不是数字。在R语言中，我们可以使用 "+"、"*"、"-"、"。"、"#"、"%"和 "o "来绘制不同的符号。这些符号将pch的形状完全转换为它们自己的形状。下面是一个显示这些符号作用的图。

例子 ：使用特殊符号作为Pch值

# create sample data frame
xAxis <- rnorm(100)                
yAxis <- rnorm(100) + xAxis + 10 
 
# create plot
# use pch function to shape plot points
# using pch value
plot(xAxis, yAxis, pch = "%", size=9)

输出

在ggplot绘图中使用形状

现在我们可以通过把pch数字放在一个形状值上，使用所需的形状绘制、散点图。我们可以在R语言中任何使用形状向量的地方使用这些形状。

例子： 一个基本的星形散点图，使用pch值为8

# create sample data frame
xAxis <- rnorm(100)                
yAxis <- rnorm(100) + xAxis + 10 
df <- data.frame(xAxis, yAxis)
 
# load library ggplot2
library(ggplot2)
 
# create plot
# use shape argument to shape plot
# points using pch value
ggplot(df,aes(x=xAxis, y=yAxis))+
geom_point(shape = 8)

输出

从图中省略点

要从任何图中省略或删除点，我们可以使用NA的pch值。这使得图中的点的形状为零大小或不可见，给人以去除点的印象。

语法

plot( x, y , pch= NA )

例子： 去掉所有的点

# create sample data frame
xAxis <- rnorm(100)                
yAxis <- rnorm(100) + xAxis + 10 
df <- data.frame(xAxis, yAxis)
 
# load library ggplot2 and gridExtra
library(ggplot2)
library(gridExtra)
 
# create plot
# use pch function to shape plot points
# using pch value
plot1 <-ggplot(df,aes(x=xAxis, y=yAxis))+
        geom_point(shape = "*", size=10)
 
plot2 <-ggplot(df,aes(x=xAxis, y=yAxis))+
        geom_point(shape = NA)
 
# combine plots using grid.arrange() function
grid.arrange(plot1, plot2, ncol=2)

输出

颜色定制

我们可以通过使用col、bg、cex和lwd参数分别改变轮廓的颜色、背景填充、符号的大小和轮廓的线宽。

语法

plot( x, y, pch, cex, bg, col, lwd )

参数

• col： 决定形状轮廓的颜色
• bg ：决定形状的背景填充的颜色
• cex： 决定pch符号的大小
• lwd： 决定pch符号轮廓的线宽

例子： 为pch符号添加颜色定制功能

# create sample data frame
xAxis <- rnorm(100)                
yAxis <- rnorm(100) + xAxis + 10 
 
# create plot
# use pch function to shape plot points
# using pch value
plot(xAxis, yAxis, pch = 21, cex=3, col="green",
     bg="yellow", lwd=4)

输出