我想在同一个图中绘制 y1 和 y2 。
x <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)
plot(x, y1, type = "l", col = "red")
plot(x, y2, type = "l", col = "green")
但是当我这样做时，它们并没有一起绘制在同一个情节中。
在 Matlab 中可以做到hold on，但有人知道如何在 R 中做到这一点吗？
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lines()或points()将添加到现有图形，但不会创建新窗口。所以你需要做
plot(x,y1,type="l",col="red")
lines(x,y2,col="green")
于 2010-04-01T23:33:35.003 回答
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您还可以par在同一图表但不同的轴上使用和绘制。如下所示：
plot( x, y1, type="l", col="red" )
par(new=TRUE)
plot( x, y2, type="l", col="green" )
如果您详细阅读 in par，R您将能够生成非常有趣的图表。另一本书是 Paul Murrel 的 R Graphics。
于 2011-02-18T21:27:43.557 回答
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在构建多层地块时，应考虑ggplot包装。这个想法是创建一个具有基本美学的图形对象并逐步增强它。
ggplotstyle 需要将数据打包在data.frame.
# Data generation
x <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x,1,1)
df <- data.frame(x,y1,y2)
基本解决方案：
require(ggplot2)
ggplot(df, aes(x)) + # basic graphical object
geom_line(aes(y=y1), colour="red") + # first layer
geom_line(aes(y=y2), colour="green") # second layer
这里+ operator用于向基本对象添加额外的层。
您可以在ggplot绘图的每个阶段访问图形对象。比如说，通常的分步设置可能如下所示：
g <- ggplot(df, aes(x))
g <- g + geom_line(aes(y=y1), colour="red")
g <- g + geom_line(aes(y=y2), colour="green")
g
g生成情节，您可以在每个阶段看到它（好吧，在创建至少一个图层之后）。情节的进一步魅力也由创建的对象制成。例如，我们可以为轴添加标签：
g <- g + ylab("Y") + xlab("X")
g
最终g看起来像：
更新（2013-11-08）：
正如评论中所指出的，ggplot的理念建议使用长格式的数据。您可以参考此答案以查看相应的代码。
于 2013-01-27T23:42:19.663 回答
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我认为您正在寻找的答案是：
plot(first thing to plot)
plot(second thing to plot,add=TRUE)
于 2014-06-17T18:34:45.383 回答
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使用matplot功能：
matplot(x, cbind(y1,y2),type="l",col=c("red","green"),lty=c(1,1))
如果y1和y2在同x一点进行评估，请使用此选项。它缩放 Y 轴以适应更大的（y1或y2），这与此处的其他一些答案不同，y2如果它大于y1（ggplot 解决方案对此大多可以接受），则会剪辑。
或者，如果两条线没有相同的 x 坐标，则在第一个图上设置轴限制并添加：
x1 <- seq(-2, 2, 0.05)
x2 <- seq(-3, 3, 0.05)
y1 <- pnorm(x1)
y2 <- pnorm(x2,1,1)
plot(x1,y1,ylim=range(c(y1,y2)),xlim=range(c(x1,x2)), type="l",col="red")
lines(x2,y2,col="green")
我很惊讶这个 Q 已经 4 岁了，没有人提到matplot或x/ylim......
于 2014-08-18T10:53:24.433 回答
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tl; dr：您想使用curve(with add=TRUE) 或lines.
我不同意，par(new=TRUE)因为这会重复打印刻度线和轴标签。例如
的输出plot(sin); par(new=T); plot( function(x) x**2 )。
看看垂直轴标签是多么混乱！由于范围不同，您需要设置ylim=c(lowest point between the two functions, highest point between the two functions)，这比我将要向您展示的要容易 - 如果您不仅要添加两条曲线，而且要添加许多曲线，则更不容易。
curve总是让我对绘图感到困惑的是和之间的区别lines。（如果你不记得这些是两个重要的绘图命令的名称，那就唱吧。）
curve这是和之间的最大区别lines。
curve将绘制一个函数，例如curve(sin). lines绘制具有 x 和 y 值的点，例如：lines( x=0:10, y=sin(0:10) ).
这里有一个小的区别：curve需要add=TRUE为你想要做的事情调用，同时lines已经假设你正在添加到现有的情节中。
这是调用的结果plot(0:2); curve(sin)。
在幕后，检查methods(plot)。并检查body( plot.function )[[5]]。当您调用plot(sin)R 时发现这sin是一个函数（不是 y 值）并使用该plot.function方法，最终调用curve. curve用于处理功能的工具也是如此。
于 2015-03-14T15:04:22.853 回答
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于 2014-10-21T13:39:51.120 回答
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正如@redmode 所述，您可以使用ggplot. 在那个答案中，数据采用“宽”格式。但是，在使用ggplot时，通常最方便的是以“长”格式将数据保存在数据框中。然后，通过在aesthetics 参数中使用不同的“分组变量”，线条的属性，例如线型或颜色，将根据分组变量而变化，并出现相应的图例。
在这种情况下，我们可以使用colour美学，它将线条的颜色与数据集中变量的不同级别（这里：y1 vs y2）相匹配。但首先我们需要将数据从宽格式转换为长格式，例如使用 package.json 中的函数“melt” reshape2。此处描述了重塑数据的其他方法：Reshaping data.frame from wide to long format。
library(ggplot2)
library(reshape2)
# original data in a 'wide' format
x <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)
df <- data.frame(x, y1, y2)
# melt the data to a long format
df2 <- melt(data = df, id.vars = "x")
# plot, using the aesthetics argument 'colour'
ggplot(data = df2, aes(x = x, y = value, colour = variable)) + geom_line()
于 2013-09-26T21:32:01.680 回答
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如果您使用的是基本图形（即不是晶格/网格图形），那么您可以通过使用点/线/多边形函数来模拟 MATLAB 的保持功能，从而在不开始新的绘图的情况下为绘图添加额外的细节。在多图布局的情况下，您可以使用par(mfg=...)来选择要添加内容的图。
于 2010-04-01T23:34:06.420 回答
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您可以将点用于重叠图，也就是说。
plot(x1, y1,col='red')
points(x2,y2,col='blue')
于 2012-10-21T01:29:01.260 回答
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与其将要绘制的值保存在数组中，不如将它们存储在矩阵中。默认情况下，整个矩阵将被视为一个数据集。但是，如果您在图中添加相同数量的修饰符，例如 col()，因为您在矩阵中有行，R 将计算出应该独立处理每一行。例如：
x = matrix( c(21,50,80,41), nrow=2 )
y = matrix( c(1,2,1,2), nrow=2 )
plot(x, y, col("red","blue")
除非您的数据集大小不同，否则这应该有效。
于 2012-07-02T23:25:16.113 回答
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惯用的 Matlabplot(x1,y1,x2,y2)可以用 R 语言翻译，ggplot2例如：
x1 <- seq(1,10,.2)
df1 <- data.frame(x=x1,y=log(x1),type="Log")
x2 <- seq(1,10)
df2 <- data.frame(x=x2,y=cumsum(1/x2),type="Harmonic")
df <- rbind(df1,df2)
library(ggplot2)
ggplot(df)+geom_line(aes(x,y,colour=type))
灵感来自赵婷婷的具有不同 x 轴范围的双线图使用 ggplot2。
于 2018-02-26T09:16:56.327 回答
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您可以使用plotly包中的ggplotly()函数将此处的任何gggplot2示例转换为交互式图，但我认为如果没有ggplot2 ，这种图会更好：
# call Plotly and enter username and key
library(plotly)
x <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)
plot_ly(x = x) %>%
add_lines(y = y1, color = I("red"), name = "Red") %>%
add_lines(y = y2, color = I("green"), name = "Green")
于 2014-01-22T04:48:30.150 回答
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您还可以使用ggvis创建绘图：
library(ggvis)
x <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x,1,1)
df <- data.frame(x, y1, y2)
df %>%
ggvis(~x, ~y1, stroke := 'red') %>%
layer_paths() %>%
layer_paths(data = df, x = ~x, y = ~y2, stroke := 'blue')
这将创建以下图：
于 2017-01-25T14:36:32.100 回答
5
使用plotly（从主要和次要 y 轴添加解决方案plotly- 似乎丢失了）：
library(plotly)
x <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)
df=cbind.data.frame(x,y1,y2)
plot_ly(df) %>%
add_trace(x=~x,y=~y1,name = 'Line 1',type = 'scatter',mode = 'lines+markers',connectgaps = TRUE) %>%
add_trace(x=~x,y=~y2,name = 'Line 2',type = 'scatter',mode = 'lines+markers',connectgaps = TRUE,yaxis = "y2") %>%
layout(title = 'Title',
xaxis = list(title = "X-axis title"),
yaxis2 = list(side = 'right', overlaying = "y", title = 'secondary y axis', showgrid = FALSE, zeroline = FALSE))
工作演示的屏幕截图：
于 2019-02-01T08:41:23.547 回答
4
我们也可以使用 lattice 库
library(lattice)
x <- seq(-2,2,0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x,1,1)
xyplot(y1 + y2 ~ x, ylab = "y1 and y2", type = "l", auto.key = list(points = FALSE,lines = TRUE))
对于特定颜色
xyplot(y1 + y2 ~ x,ylab = "y1 and y2", type = "l", auto.key = list(points = F,lines = T), par.settings = list(superpose.line = list(col = c("red","green"))))
于 2018-09-25T18:42:44.963 回答