如何用R语言画出漂亮的盒形图（上）| 缤纷灿烂R语言 | 医学方R语言高阶课程
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既往“缤纷灿烂R语言（R语言高阶课程）”推文
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2.基础包中的降龙十八掌：par函数详解（上）| 【缤纷灿烂R语言】| R语言高阶课程
3.par函数详解（下）| 缤纷灿烂R语言 | 医学方R语言高阶课程
hello，大家好，我是Leopard！
金庸的武侠中，全真七子出场次数不多，但是给人印象比较深刻。全真七子个个内力深厚，但是由于是道士出身，代表了当时社会的核心价值观，所以行事谨慎小心，中规中矩。R语言基础绘图包中的全真七子也是如此，内力深厚，但是中规中矩，能满足你的要求，但是实在也玩不出什么花样。
plot()的使用频率非常高，无论是早期的数据探索，还是最后的数据呈现，都能用到它。plot()的参数非常少，这是因为，par()的绝大部分参数在plot()中也是通用的。有一个值得介绍的参数是type，即表示所绘制图形的类型，下面的代码展示了较为常用的6种类型：
type = c('p','b','l','s','o','n')
par(mfrow=c(2,3))
for(i in 1:6){
plot(1:10, type = type[i], main = paste('The plot type is: ', type[i]))
}
如下图（图1-2-1）：
图1-2-1
除此之外，plot()函数也可以自定义横轴和纵轴的label，以及根据par()的参数选择是否显示边框，显示哪些边框。这对于基础绘图包的其他高级绘图函数也是通用的。
另外，可以通过设置axes=FALSE使图形不显示坐标轴，从而可以进一步自定义坐标轴。xlim和ylim参数是用来限制坐标轴的取值范围的，有时候，我们会遇到这样的问题，即运行一段画图代码后，R抛出一个错误，大意是图形超过了画布的边缘，换句话说就是画布小了，这个时候一般有三种解决办法，第一种就是重新设置坐标轴的取值范围，使其到一个合理的范围，第二种是放大Rstudio中的作图框框，第三种是最实用，最值得推荐的方法，卖个关子，后面再说。
下面我们介绍今天的主角——盒形图！
boxplot()
盒形图，顾名思义，长得像个盒子，实在是不太好看，但是盒形图能够显示出数据分布的大致特征，即四分位数，也能够显示出异常值、离群点，在进行数据初步探索的时候，也是可以用的，但是真的要用作paper中的图，建议还是用其它方法绘制类似的图形，比如海盗图。
boxplot(formula, data = NULL, ..., subset, na.action = NULL)
boxplot(x, ..., range = 1.5, width = NULL, varwidth = FALSE,
notch = FALSE, outline = TRUE, names, plot = TRUE,
border = par("fg"), col = NULL, log = "",
pars = list(boxwex = 0.8, staplewex = 0.5, outwex = 0.5),
horizontal = FALSE, add = FALSE, at = NULL)
上面是盒形图的一些基本参数，从R给出的帮助文档可以看出，盒形图有两种绘制方式，第一种：公式法（即x~y的形式）；第二种：数值法。
先介绍最简单的数值法，所谓数值法，即直接传入一组数据进去绘图，这种情况很简单，无非就是为了观察一下这组数据的分布，比如（图1-2-2-1）：
boxplot(rnorm(40)) #绘制一组服从正态分布的数据的盒形图
图1-2-2-1
公式法稍微复杂一点儿，但是用途也更加广泛，因为公式的基本形式是y~x，所以，我们需要传入两个变量，很明显，y是连续型变量，而x是分类变量。下面对一些重要的参数进行解释。
1） range：范围参数，即盒形图的延伸范围，取值为正数。见图1-2-2-2
par(mfrow=c(1,3))
set.seed(100)
data = rnorm(40)
boxplot(data,range= 0.5,xlab= 'range is 0.5')
boxplot(data,range= 1,xlab = 'range is 1')
boxplot(data,range= 1.5,xlab= 'range is 1.5')
图1-2-2-2
2） width: 盒形图的宽度
3） outline：逻辑参数，是否绘制离群点，默认是TRUE，即绘制离群点。
4） notch：逻辑参数，是否使用卡槽。默认是FALSE。
5） names：盒形图的label，注意，不是该盒形图的标题。
6） horizontal：逻辑参数，是否横向放置盒形图。默认是FALSE。
7） add：逻辑参数，是否将盒形图添加到现有的图形上。
8） at：配合add参数使用，定义该盒形图的位置。
见图1-2-2-3
boxplot(len ~ dose, data = ToothGrowth,
boxwex = 0.25, at = 1:3 - 0.2,
#at参数定义了盒形图中盒子的位置，传入一个向量，所以，最终三个盒子的横坐标分别是0.8，1.8，2.8。
subset = supp == "VC", col = "yellow",
names = c('dose=0.5','dose=1.0','dose=2.0'),
main = "Guinea Pigs' Tooth Growth",
xlab = "Vitamin C dose mg",
ylab = "tooth length",
xlim = c(0.5, 3.5), ylim = c(0, 35), yaxs = "i")
图1-2-2-3
boxplot(len ~ dose, data = ToothGrowth, add = TRUE,
#在当前的图形上，添加一个新的盒形图
boxwex = 0.25, at = 1:3 + 0.2,
names = c('dose=0.5','dose=1.0','dose=2.0'),
subset = supp == "OJ", col = "orange")
见图1-2-2-4
图1-2-2-4
我们可以发现，上图中展示了三种不同的VC剂量，即0.5，1.0，2.0，以及展示了两种不同的VC补充剂，分别用黄色和橙色表示。图很完美，但是缺少一个很重要的元素，就是图例（legend）。
基础绘图包中的图例添加有两种方法，第一种直接在高级绘图函数中添加legend参数，第二种使用legend()函数，该函数是低级绘图函数，但是更加灵活，详见后文。
好了，本期的内容就是这些，下期继续盒形图的下半部分。see you~
温馨提示：“缤纷灿烂R语言”为医学方推出的R语言高阶课程，如果是基础较薄弱的童鞋可以出门右转翻阅我们面向零基础朋友的R语言基础教程：一本R书走天涯~
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