找了好久，終於找到了畫各種統計圖的畫圖工具，那就是R，本文主要介紹R中的各種圖形繪制方法。R中有非常強大的繪圖功能，本文也不能一一列舉，如果想要具體了解，可在R中輸入demo(graphic)或者demo(persp)查看。繪圖函數需要將圖輸出到繪圖設備上，繪圖設備的形式有很多種，可以是窗口，可以是寫入一個jpeg、bmp、tiff等圖片文件格式，具體可用help(device)查看。
1. 打開多個繪圖設備
前面已經提到，繪圖設備有多重，如果是R中的窗口，可以用函數x11()來打開窗口，雖然x11是在linux下的叫法，但是在windows中也可以用該函數，當然也可以用windows打開；另外如果要打開不同的圖形文件設備，可以用jpeg()/bmp()、tiff()等函數打開不同類型的文件設備。dev.list()可返還當前打開的所有的圖形設備。dev.cur()返回當前的圖形設備，還有dev.set(number)用於激活相應的圖形設備,dev.next(),dev.prev()用於切換。dev.off()用於關閉當前設備，這個函數可以指定設備號來關閉，比如dev.off(1);用graphic.off()可以關閉所有的設備。
2. Graphic的分割
下面介紹的幾個函數可以實現graphic的分割功能，但是這些都不是兼容的（即不能同時使用），
Screen：
用x11()等函數打開圖形設備之后，就可以使用相應的screen函數了。
split.screen(c(2,2))該函數用於將screen分成2行2列，標識符按行分別從1到2*2標記，參數向量用於指定每個screen的標識符，注意不能分割太多，會造成圖畫不下的情況。
split.screen(c(1,2), screen=2)可以將子screen再次進行分割screen這個參數用於指定需要再次分割的標識符。
加下去就是畫圖了
screen(2)用於選中標識符為2的子屏幕，以后的畫圖函數都在2這個子屏幕中生效，如果2這個子屏幕中已經被畫過了，它會清空已經畫過的。如果不想清空 只需 screen(2, FALSE)即可
erase.screen(n=) 用於清空指定標識符上的圖形
close.screen(n, all.screens =FALSE) 關閉屏幕，相當於清空了標識符，因此再也不能定位到相應的屏幕了
Layout：
相比screen函數，還有一個Layout，比screen更加靈活（理論上可以設置出任意的布局），也更加方便。
layout(mat, widths, heights):mat用於划分整個布局，如果mat中兩塊數字相同則布局顯示時候會將那兩塊顯示在一起。Widths和heights都是一個向量，長度分別和列數和行數相同，用來表示每一塊列或者行的相對長度。如果要用絕對的，可用lcm(5)這個函數，返回5cm
layout.show(n)用來顯示子窗口的個數。
在畫圖的時候，Layout中默認是bycolonm的，即畫圖時候，先畫a[1,1].再a[1,2],再a[2,1]a[2,2]，如果要a[1,1]之后是a[1,2]只要在matrix這個參數中指定byrow=TRUE即可。
3. 繪圖函數
高級繪圖函數：
> mat <- matrix(c(1:4), 2, 2) > layout(mat) > plot(1:10) > text(5, 5, labels = "plot(1:10)") > > plot(1:10, cos(1:10)) > text(5, 5, labels = "plot(1:10, cos(1:10))") > > sunflowerplot(1:10, 1:10) > > pie(c(0.1, 0.2, 0.3, 0.4))
> x11() > layout(mat) > boxplot(1:10) > stripchart(1:10)
> x = 1:10 > y = 3:12 > z = x + y > coplot(x~y|z)
好多函數啊！！！脖子酸了！！就不一一列舉了，因為暫時還用不到，以后等用到了再貼進來吧！！
低級繪圖函數：
4. 繪圖參數
繪圖參數可以作為圖形函數的參數來指定相應的屬性，這里來介紹一個另外的方法，par();
Par這個函數有如下參數，可以修改圖形中的不同的屬性：
繪圖參數和低級作圖函數使我們可以進一步改善圖形。前面我們已經看到，一些繪圖參數不允許作為plot這樣的函數的自變量。我們可以用par()來修改這些參數，這樣就必須輸入多行的命令。在改變繪圖參數時，預先保存它們的初始值以便以后恢復十分有用，如下：
opar <- par()
par(bg="lightyellow", col.axis="blue", mar=c(4, 4, 2.5, 0.25))
plot(x, y, xlab="Ten random values", ylab="Ten other values",
xlim=c(-2, 2), ylim=c(-2, 2), pch=22, col="red", bg="yellow",
bty="l", tcl=-.25, las=1, cex=1.5)
title("How to customize a plot with R (bis)", font.main=3, adj=1)
par(opar)
R的graphics就介紹到這里，待實際使用的時候再慢慢去領悟。