R 绘图 – 条形图

以下是在 R 语言中绘制条形图（Bar Chart）的中文讲解，结合 Visual Studio Code（VSCode）环境，步骤简洁清晰，适合初学者。条形图常用于展示分类数据的数量或比较不同类别的值。

1. R 条形图简介

R 语言提供多种方法绘制条形图，基础方法使用内置的 barplot() 函数，高级可视化可使用 ggplot2 包。条形图适合展示分类数据的对比，分为垂直条形图和水平条形图。

2. 准备工作

• 确保 R 已安装：参考前述 macOS R 环境安装指南，确保 R 和 VSCode 配置完成。
• 安装必要包：
• 基础条形图使用 R 自带的 barplot() 函数，无需额外包。
• 高级条形图推荐使用 ggplot2，安装命令：
  R install.packages("ggplot2")
• VSCode 配置：
• 确保安装了 R 扩展和 languageserver（见前述指南）。
• 启用 httpgd 包以在 VSCode 中显示图形：
  R install.packages("httpgd")
• 在 VSCode 设置中启用：
  json { "r.plot.useHttpgd": true }

3. 绘制基础条形图（使用 barplot()）

以下是使用 R 内置 barplot() 函数绘制条形图的示例：

示例代码

在 VSCode 中新建一个 .R 文件（如 bar_chart.R），输入以下代码：

# 示例数据
categories <- c("苹果", "香蕉", "橙子", "葡萄")
values <- c(30, 25, 20, 15)

# 绘制垂直条形图
barplot(values, names.arg = categories, main = "水果销量", xlab = "水果", ylab = "销量", col = c("red", "yellow", "orange", "purple"))

# 绘制水平条形图
barplot(values, names.arg = categories, main = "水果销量（水平）", xlab = "销量", ylab = "水果", col = c("red", "yellow", "orange", "purple"), horiz = TRUE)

代码说明

• categories：条形图的分类标签（字符串向量）。
• values：每个类别的数值（数值向量）。
• names.arg：设置条形图的标签。
• main：图表标题。
• xlab, ylab：X 轴和 Y 轴标签。
• col：设置每个条形的颜色。
• horiz = TRUE：将条形图设置为水平方向。

运行代码

1. 在 VSCode 中选中代码，按 Ctrl + Enter（或 Cmd + Enter）运行。
2. 图形将在 VSCode 的“绘图”面板或浏览器中显示（若启用 httpgd）。

• 若未显示，检查是否安装 httpgd 或 XQuartz（运行 brew install --cask xquartz）。

4. 绘制高级条形图（使用 ggplot2）

ggplot2 提供更美观、灵活的条形图绘制方式。以下是示例：

示例代码

在 VSCode 中新建或编辑 .R 文件，输入：

# 加载 ggplot2
library(ggplot2)

# 创建数据框
data <- data.frame(
  category = c("苹果", "香蕉", "橙子", "葡萄"),
  value = c(30, 25, 20, 15)
)

# 绘制垂直条形图
ggplot(data, aes(x = category, y = value, fill = category)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  labs(title = "水果销量", x = "水果", y = "销量") +
  scale_fill_manual(values = c("red", "yellow", "orange", "purple")) +
  theme_minimal()

# 绘制水平条形图
ggplot(data, aes(x = category, y = value, fill = category)) +
  geom_bar(stat = "identity") +
  coord_flip() +
  labs(title = "水果销量（水平）", x = "水果", y = "销量") +
  scale_fill_manual(values = c("red", "yellow", "orange", "purple")) +
  theme_minimal()

代码说明

• library(ggplot2)：加载 ggplot2 包。
• data.frame：创建数据框，包含类别和数值。
• geom_bar(stat = "identity")：绘制条形图，使用原始数值。
• coord_flip()：将条形图翻转为水平方向。
• labs：设置标题和轴标签。
• scale_fill_manual：自定义条形颜色。
• theme_minimal()：使用简洁主题，移除复杂背景。

运行代码

1. 选中代码，按 Ctrl + Enter（或 Cmd + Enter）运行。
2. 图形显示在 VSCode 的“绘图”面板或浏览器中。

5. 生成条形图

以下是基于示例数据的条形图代码块，用于 VSCode 显示：

{
  "type": "bar",
  "data": {
    "labels": ["苹果", "香蕉", "橙子", "葡萄"],
    "datasets": [{
      "label": "销量",
      "data": [30, 25, 20, 15],
      "backgroundColor": ["#FF0000", "#FFFF00", "#FFA500", "#800080"],
      "borderColor": ["#333333"],
      "borderWidth": 1
    }]
  },
  "options": {
    "scales": {
      "y": {
        "beginAtZero": true,
        "title": { "display": true, "text": "销量", "color": "#333333" }
      },
      "x": {
        "title": { "display": true, "text": "水果", "color": "#333333" }
      }
    },
    "plugins": {
      "title": {
        "display": true,
        "text": "水果销量",
        "color": "#333333"
      },
      "legend": {
        "display": false
      }
    }
  }
}

说明

• 上述代码块在 VSCode 中模拟垂直条形图效果，数据与 R 示例一致。
• backgroundColor：对应 R 示例中的颜色（红、黄、橙、紫）。
• 实际 R 绘图使用 barplot() 或 ggplot2，此图仅为可视化参考。

6. 增强条形图

• 添加数值标签（barplot()）：

  barplot(values, names.arg = categories, main = "水果销量", xlab = "水果", ylab = "销量", col = c("red", "yellow", "orange", "purple"))
  text(x = barplot(values, plot = FALSE), y = values, labels = values, pos = 3)

• 添加数值标签（ggplot2）：

  ggplot(data, aes(x = category, y = value, fill = category)) +
    geom_bar(stat = "identity") +
    geom_text(aes(label = value), vjust = -0.5) +
    labs(title = "水果销量", x = "水果", y = "销量") +
    scale_fill_manual(values = c("red", "yellow", "orange", "purple")) +
    theme_minimal()

• 分组条形图（ggplot2）：

  data_grouped <- data.frame(
    category = rep(c("苹果", "香蕉", "橙子"), 2),
    value = c(30, 25, 20, 28, 22, 18),
    group = rep(c("2024", "2025"), each = 3)
  )
  ggplot(data_grouped, aes(x = category, y = value, fill = group)) +
    geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
    labs(title = "水果销量对比", x = "水果", y = "销量") +
    scale_fill_manual(values = c("blue", "green")) +
    theme_minimal()

• 保存图形：
• barplot()：
  R png("bar_chart.png") barplot(values, names.arg = categories, main = "水果销量") dev.off()
• ggplot2：
  R ggsave("bar_chart_ggplot.png", width = 6, height = 4)

7. 常见问题

• 图形不显示：确保 httpgd 已安装并启用 r.plot.useHttpgd。或安装 XQuartz（brew install --cask xquartz）。
• 中文乱码：设置中文字体：

  par(family = "Arial Unicode MS")  # 或其他支持中文的字体

• 条形图拥挤：减少类别数量或调整图形宽度（如 width 参数或 ggsave(width=8)）。
• 颜色不美观：使用 RColorBrewer：

  install.packages("RColorBrewer")
  library(RColorBrewer)
  barplot(values, names.arg = categories, col = brewer.pal(4, "Set3"))

8. 获取途径

• R 语言：免费下载，访问 cran.r-project.org。
• VSCode：可通过 grok.com、x.com、VSCode iOS/Android 应用免费使用（有限额）。付费订阅（如 SuperGrok）提供更高配额，详情见 x.ai/grok.

如需更复杂的条形图（如堆叠条形图、多组对比）或特定数据绘图帮助，请提供数据或需求！