R语言可视化存储矢量图实现方式
作者：Kanny广小隶
这篇文章主要为大家介绍了R语言存储矢量图的实现方式过程，有需要的朋友可以借鉴参考下，希望能够有所你帮助，祝大家多多进步，早日升职加薪
之前写的博客中有提及过如何在 R 语言中绘制矢量图，然后用于论文引用。但没有专门开一篇博客来进行说明比较，这里重新开一篇博客来进行说明。
通常保存为矢量图可能大多数时候是为了论文中的引用，所以格式一般为 EPS, PDF 这两种格式，这里也主要针对这两种格式进行说明。
1. R 中自带的默认绘图
通常我们使用 plot(), lines(), points(), hist() 等一些 R 中自带的绘图工具，如果我们想要将图片储存为矢量图的 PDF 格式应该怎么做呢？
1) PDF 格式
pdf("example1.pdf", width = 4.0, height = 3.0)
plot(rnorm(100), main="Hey Some Data") # 自己的绘图函数
# ...
# ...
dev.off()
非常简单，只需用到 pdf() 函数即可。
2) EPS 格式
setEPS()
postscript("example1.eps", width = 4.0, height = 3.0)
plot(rnorm(100), main="Hey Some Data") # 自己的绘图函数
# ...
# ...
dev.off()
eps 格式相对复杂，需用到 setEPS() 与 postscript() 函数。
2. ggplot 绘图
利用 ggplot 绘制矢量图就相对更加简单了，每种方式都只需在最后加上一行代码即可。
假设我们先利用 ggplot 进行绘图（用例子中的图）：
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
这时我们要储存为 PDF 格式的图，只需在上述绘图语句后面运行下述语句即可：
ggsave("example2.pdf", width = 4.0, height = 3.0)
2) EPS 格式
而 EPS 格式需要多一个参数： device = cairo_ps
ggsave("example2.eps", width = 4.0, height = 3.0, device = cairo_ps)
以上就是R语言存储矢量图实现方式的详细内容，更多关于R语言存储矢量图的资料请关注脚本之家其它相关文章！