使用R绘制多个图形

我目前有一个数据集，其格式为：（x，y，type）

我使用了示例中的代码

我的问题是：如何让R为每个唯一的“类型”列生成多个图

我是R的新手，所以我的观点是，如果这是一件非常简单的事情，我只是缺乏对R循环的理解

假设我们有这些数据：

(1,1,T), (1,2,T), (1,3,T), (1,4,T), (1,5,T), (1,6,T), 
(1,1,A), (1,2,B), (1,3,B), (1,4,B), (1,5,A), (1,6,A), 
(1,1,B), (1,2,B), (1,3,C), (1,4,C), (1,5,C), (1,6,C), 

它将在页面上绘制4个单独的图形。T、A、B和C类型各一个[绘制x、y]

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当输入的数据可能与上面的数据类似时，我将如何使用R实现这一点

R

真的很酷，因为有无数种（这是一个技术术语）不同的方法来做大多数事情。我要做的是将数据沿组分割，然后按组绘制。
为此，您需要使用

split

命令（我假设您的数据位于名为

data

的对象中）：

等等。您可以参照A组y列中的“4”，如下所示：

data.splitted$A$y[1]

或

data.splitted[[1]][[2]][1]

希望看到两者同时出现就足够了

现在我们已经进行了数据拆分，我们离得越来越近了。
我们仍然需要告诉

R

，我们想要在同一个窗口中绘制一组图形。现在，这只是一种方法。您还可以告诉它将每个图形写入图像文件、pdf或任何您想要的内容。

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groups虽然另一篇文章有一些好的信息，但有一种更快的方法可以做到这一点。因此，假设您的数据帧或矩阵被称为
DF
，并采用上述形式（其中每个
（1,2,B）
或任何一行），则：

就这样

如果希望所有四个绘图都在同一页上，可以首先更改绘图
par
amter选项：

par(mfrow=c(2,2))

完成后返回默认值
par（mfrow=c（1,1）
。
我非常喜欢
ggplot2
包，它做的事情与user1717913建议的一样，但语法略有不同（它做了很多其他事情，这就是我喜欢它的原因。）

test尝试提供一个包含数据的小示例，以及您想要制作的图形的一些特定描述。“多个图形”非常模糊。请参阅此链接中的第（4）项和第（9）项：您的数据看起来像：
test它来自PL/R[postgres]但之前的编辑人员声称这与问题无关。这假设您输入的数据只是一个3列矩阵。您可能需要进行一些操作才能将其转换为该形式。它是一个3列矩阵。我之所以问我这样做，是因为[根据我在Matlab中的经验]使用循环并不是最快的方法…他们倾向于做一些事情仅仅是为了让
通过（DF，DF$type，function（x）plot（x$x，x$y））
更安全，因为使用
x[1，]
这样的索引会给@DrewSteen的ggplot答案带来不同的结果。我认为这与
[
返回一片data.frame，而不是一个向量。这还可以防止变量顺序出现任何问题——比如y在x之前。是的，这也是我的偏好。他没有给出
colNames
，我认为它可能是一个矩阵，但
$
是更好的选择=）。有4个以上的图形。每个图形的名称都是类型。你说得对！我把逗号放在了
x[1，]
的错误位置，它应该是
x[，1]
（已编辑）。要根据类型命名每个图形，请将
main=unique（x$type）
或
main=unique（x[，3]）
在
plot
参数中。它看起来不错，但是如何确保它每页只绘制4个图形呢？它将自动生成尽可能多的面板，只要facetting变量有唯一值（此处，
type
）。如果您希望打印的面板少于此数量，可以向ggplot提供数据的子集：
ggplot（子集（例如，test，type==“A”| type==“B”）…
。
data.splitted  
 L A
 | L x y type
 |   1 4  A
 |   3 6  A
 L B
 | L x y type
 |   3 3  B
 |   2 1  B
 L C
   L x y type
     4 5  C
     5 2  C

par(mfcol=c(length(groups),1))

for(i in 1:length(data.splitted)){   #  This tells it what i is iterating from and to.
                                     #    It can start and stop wherever, or be a 
                                     #    sequence, ascending or descending,
                                     #    the sky is the limit.
tempx <- data.splitted[[i]][[x]]     #  This just saves us
tempy <- data.splitted[[i]][[y]]     #    a bunch of typing.
plot(tempx, tempy, main=groups[i])   #  Plot it and make the title the type.
rm(tempx, tempy)                     #  Remove our temporary variables for the next run through.    
}

split, plot, data.frame, "[", 
par(mfrow=___) and par(mfcol=___)

by(DF, DF[,3], function(x) plot(x[,1], x[,2], main=unique(x[,3])))

par(mfrow=c(2,2))

test <- data.frame(x=rep(1,18),y=rep(1:6,3),type=c("T","T","T","T","T","T","A","B","B","B","A","A","B","B","C","C","C","C"))

require(ggplot2)
ggplot(test, aes(x=x, y=y)) + #define the data that the plot will use, and which variables go where
  geom_point() + #plot it with points
  facet_wrap(~type) #facet it by the type variable