阿里云访问wordpressseo运营

折线图是实用的数据可视化工具，通过连接数据点的线段展示数据随时间或变量的变化趋势。在经济、科学、销售及天气预报等领域广泛应用，为决策和分析提供依据。它能清晰呈现经济数据动态、助力科学研究、反映企业销售情况、预告天气变化，以简洁直观和信息丰富的特点发挥重要作用。

0x01 plot() 函数

1.使用plot()函数绘制折线图：

x <- 1:5
y1 <- c(3, 5, 4, 6, 7)
y2 <- c(2, 4, 7, 5, 6)
y3 <- c(6, 3, 5, 4, 5)
plot(x, y1, type = "l") # type = "l" 表示绘制折线图

2.可以添加标题、坐标轴标签、类型、粗细、颜色等。

plot(x,y1,main = "折线图",sub = "例1",xlab = "x轴",ylab = "y轴",ylim = c(1,7),col = "red",pch = 3,cex = 1.5,lwd = 2,type = "o")
#type = “o”：表示点覆盖在线上，在上一篇散点图的绘制中有写参数。

3.同时还可以使用lines()函数在已经绘制好的折线图上添加其它的折线。

lines(x, y2,pch = 2,cex = 1.5,lwd = 2,col = "blue",type = "o")
lines(x, y3,pch = 5,cex = 1.5,lwd = 2,col = "green",type = "o")

4.也可以使用legend()函数在图形中添加图例。
（该参数同样适用于前一篇散点图，上一篇忘记补充了，所以写在这里）

legend("topright",c("y1","y2","y3"),pch = c(3,2,5),col = c("red","blue","green"),bg = "white")
#topright这个参数表示在右上方

0x02 使用 ggplot2包

一、准备数据
首先，需要有用于绘制折线图的数据。通常数据以数据框的形式存在，包含至少两个变量，一个用于表示横坐标（通常是时间或连续变量），另一个用于表示纵坐标（数据值）。
例如：

library(ggplot2)# 创建示例数据
data <- data.frame(time = 1:5,value = c(3, 5, 4, 6, 7),group = "Group 1"
)# 确保 data2 的结构与 data 一致,用于演示后面绘制多条折线图
data2 <- data.frame(time = 1:5,value = c(2, 4, 5, 7, 8),group = "Group 2"
)

二、创建基本图形对象
使用 ggplot() 函数创建一个基本的图形对象，并指定数据和映射关系。通常将横坐标变量映射到 x 美学属性，纵坐标变量映射到 y 美学属性。

p <- ggplot(data, aes(x = time, y = value))

三、添加折线图层
使用 geom_line() 函数添加折线图层到图形中。

p + geom_line()

四、添加标题和坐标轴标签
可以使用 ggtitle()、xlab() 和 ylab() 函数添加标题和坐标轴标签，使图形更具可读性。

p + geom_line() +ggtitle("Line Plot Example") +xlab("Time") +ylab("Value")

五、定制折线图
1.改变线条颜色和线型：
可以使用 color 和 linetype 参数来改变折线的颜色和线型。

p + geom_line(color = "blue", linetype = "dashed") +ggtitle("Line Plot Example") +xlab("Time") +ylab("Value")

2.添加数据点：
可以使用 geom_point() 函数在折线上添加数据点，以便更清楚地显示数据值。

ggplot(data, aes(x = time, y = value, color = group)) +geom_line() +geom_point() +ggtitle("Line Plot with Points Example") +xlab("Time") +ylab("Value")

3.绘制多条折线：
如果有多个数据集，可以在数据框中添加额外的变量，并使用 aes() 函数将其映射到颜色、线型等美学属性上，以绘制多条折线。

data <- rbind(data, data2)ggplot(data, aes(x = time, y = value, color = group)) +geom_line() +ggtitle("Multiple Line Plot Example") +xlab("Time") +ylab("Value")