Rはオープンソースの統計処理ソフトウェアです．
Ross IhakaさんとRobert Clifford Gentlemanさんによって開発されたR言語の実装にあたります．
このページでは，Rの作図についてメモしています．

目次

1. 散布図
2. 散布図行列
   1. scatterplotMatrix()
3. ヒストグラム
4. 棒グラフ
5. 箱髭図
6. ビーンプロット
7. Q-Qプロット
8. 交互作用
9. 相関プロット
10. 曲線
11. 3次元プロット
12. 等高線
13. ファイル出力
14. 参考文献

散布図

ベクトルv1とv2の関係性を散布図で確かめるには，plot()を使います．

plot(v1, v2)

描く範囲を指定する場合，xlim = c(下限, 上限), ylim = c(下限, 上限)のオプションを加えます．

図による理解を助けるため，図に書き込むための関数がいくつか用意されています．

points(x座標, y座標, cex = 半径)  # 円の挿入
abline(v = 垂直線を入れたい値)  # 直線の挿入
legend(x座標, y座標, legend = "凡例")  # 凡例の挿入

散布図行列

変数間の関係性を表した散布図行列はpairsで描くことができます．

pairs(x)

scatterplotMatrix()

carパッケージのscatterplotMatrix()はpairs()と同様のformula式で散布図行列を描きます．
対角線上には，各変数のヒストグラムが入り，散布図に近似曲線が追記されます．

ヒストグラム

hist(x)

probability=Tオプションで相対度数による表示．
breaksで階級を割る数を指定できます．

棒グラフ

barplot(x)

箱髭図

箱髭図は棒グラフよりも値の散らばりに関する情報が豊富です．

boxplot(x)

髭の長さを規定するオプションはrange = 1.5がデフォルト．
range > 0のとき，髭はQ3 + range * (Q3-Q1)までと設定されています．（range=0なら髭はデータの最端点．）

formula式（y~x）も使えます．

ビーンプロット

ビーンプロットは箱髭図よりも密度の情報が豊富です．
パッケージをインストールして使います．

install.packages("beanplot")

コマンドは，

beanplot(x)

の形です．

formula式（y~x）も使えます．

Q-Qプロット

Q-Q（Quantile-Quantile）プロットは手元のデータが理論分布に従っているかを確認するためのプロットです．
次は正規分布の散らばりになっているかを描く例です．

qqnorm(y)
qqline(y, distribution=qnorm)

交互作用

interaction.plot(横軸にするベクトル, 線を引き分ける項目のベクトル, 縦軸にするベクトル)

相関プロット

corrplotパッケージを使用する例です．
階層クラスタでの変数の類似度に従って行・列を並び替えた上で相関プロットを行うには，

corrplot(相関行列, order="hclust")

とします．

曲線

curve(関数, from, to)  # 例えば，curve(dnorm(x), from = -3, to = 3)

重ね書きするなら，add=Trueのオプションを入れます．

3次元プロット

persp(x, y, z, theta = 30, phi = 30, expand = 0.8))  # theta, phiは立体の投影角度，expandは拡大率

等高線

contour(データ)

ファイル出力

グラフは書き出すことができます．
以下，png出力する例です．

png("ファイル名", width = 幅, height = 高さ)  # 作図デバイスの指定
plot(引数)
dev.off()  # 作図終了

他にpdf関数やjpeg関数，TeXファイルにするpictex関数などもあります．

参考文献

Rの概説書です．

• 舟尾暢男 (2016)「The R Tips ― データ解析環境Rの基本技・グラフィックス活用集」3版，オーム社．