R の Lines()関数を使用してプロットに線を追加する

胡金庫 2023年1月30日
  1. lines() 関数を使用して、R のプロットに線を追加する
  2. point を使用して、R のプロットにポイントを追加する
  3. plotlines 関数の呼び出し順序はプロットのスケールに影響する
R の Lines()関数を使用してプロットに線を追加する

この記事では、R の lines() 関数を使用してプロットに線を追加する方法を紹介します。

lines() 関数を使用して、R のプロットに線を追加する

lines() 関数は R graphics パッケージの一部であり、プロットに線を追加するために使用されます。最初に、plot 関数を呼び出して、最初の 2つの引数で指定された変数のマッピングがあるプロットを作成する必要があります。y 軸座標を示す 2 番目の引数はオプションであることに注意してください。プロットが描画されたら、lines() 関数を呼び出し、必要に応じて座標ベクトルを渡して、プロットに線を追加できます。lines() 関数が機能するために折れ線グラフを描画するために、plot 関数は必要ありません。

library(stats)
library(babynames)
library(dplyr)

plot(cars$speed, cars$dist, type = "l", col = "red",
     main = "Title of the Plot",
     xlab = "Speed (mph)",
     ylab = "Stopping Distance (Feet)")

lines(cars$speed, cars$dist/4 , col = "green")

legend("topleft", c("line 1", "line 2"),
       lty = c(1,1),
       col = c("red", "green"))

プロットに線を追加

point を使用して、R のプロットにポイントを追加する

lines() 関数と同様に、graphics パッケージは、プロットにポイントを描画するための points() 関数を提供します。次の例は、2つの線と点のマッピングが同じプロットで作成されるシナリオを示しています。ただし、元の折れ線グラフは plot 関数で描画されていることに注意してください。

library(stats)
library(babynames)
library(dplyr)

plot(cars$speed, cars$dist, type = "l", col = "red",
     main = "Title of the Plot",
     xlab = "Speed (mph)",
     ylab = "Stopping Distance (Feet)")
points(cars$speed, cars$dist, col = "blue" )

lines(cars$speed, cars$dist/4 , col = "green")
points(cars$speed, cars$dist/4 , col = "black")

legend("topleft", c("line 1", "line 2"),
       lty = c(1,1),
       col = c("red", "green"))

折れ線グラフに点を追加する

plotlines 関数の呼び出し順序はプロットのスケールに影響する

最初の関数呼び出しでマッピングされたデータのスケールが、次のマッピングには不十分な場合があります。次のコードスニペットは、線の 1つがプロットの範囲外にあることを示しています。

library(stats)
library(babynames)
library(dplyr)

dat <- babynames %>%
  filter(name %in% c("Alice")) %>% filter(sex=="F")
dat2 <- babynames %>%
  filter(name %in% c("Mary")) %>% filter(sex=="F")

plot(dat$year, dat$n, type = "l", col = "blue",
     main = "Women born with different names",
     xlab = "Year",
     ylab = "Number of babies born")
lines(dat2$year, dat2$n, col = "red")

プロットおよびライン関数

次の例に示すように、前の問題は行を手動で並べ替えることで解決できることに注意してください。ただし、より複雑なスクリプトでは、条件ステートメントを作成し、y 軸データの最大値を動的にチェックする必要がある場合があります。

library(stats)
library(babynames)
library(dplyr)

dat <- babynames %>%
  filter(name %in% c("Alice")) %>% filter(sex=="F")
dat2 <- babynames %>%
  filter(name %in% c("Mary")) %>% filter(sex=="F")
dat3 <- babynames %>%
  filter(name %in% c("Mae")) %>% filter(sex=="F")

plot(dat2$year, dat2$n, type = "l", col = "blue",
     main = "Women born with different names",
     xlab = "Year",
     ylab = "Number of babies born")
lines(dat$year, dat$n, col = "red")
lines(dat3$year, dat3$n, col = "orange")

legend("topright", c("Mary", "Alice", "Mae"),
       lty = c(1,1,1),
       col = c("blue", "red", "orange"))

プロットとライン関数の並べ替え

著者: 胡金庫
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DelftStack.comの創設者です。Jinku はロボティクスと自動車産業で8年以上働いています。自動テスト、リモートサーバーからのデータ収集、耐久テストからのレポート作成が必要となったとき、彼はコーディングスキルを磨きました。彼は電気/電子工学のバックグラウンドを持っていますが、組み込みエレクトロニクス、組み込みプログラミング、フロントエンド/バックエンドプログラミングへの関心を広げています。

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