Graafikutele joonte lisamine - erinevat värvi jooned


Eristamaks ühte näitajat teisest tuleks mitme näitaja või tunnuse korraga graafikule kandmisel neid näitajaid kirjeldavad jooned eristatavaks muuta. Üks võimalus selleks on joonistada iga joon eri värvi. Joone värvi saab valida, lisades lines-käsule lisaparameetri col=... .
Kolm tunnust - igaüks erinevat värvi joonega

# Algandmed:
YTalvel=c(1,2,4,4.5,5.2,5.5,8)
YSuvel=c(7,6.9,6.5,4,3.5,3,4)
YSygis=c(7.5,7.3,7.1,7,7,7.2,8.5)
TunnusX=0:6

# Joonistame esimese graafiku ja paneme paika telgede mõõtkava:
plot(TunnusX, YTalvel, type="l", col="lightblue1", 
	xlab="X", ylab="Y", main="", 	xlim=c(0,6), ylim=c(0,9))

# Lisame abijooned
grid()

# Lisame graafikule kaks täiendavat tunnust
lines(TunnusX, YSuvel, col="green3")
lines(TunnusX, YSygis, col="gold")

# lisame legendi
legend(4.3,3, c("Suvi","Sügis","Talv"), 
     col=c("green3","gold","lightblue1"), lty=1)

   
Pane tähele!
Selleks, et legendi jooned joonistatakse, peame lisaks värvidele (col=...) lisama ka märkuse joonetüübi kohta (lty=1)!

Värvide nimed, vaata ka seda lehekülge.
 
 
 
Teine näide - lihtsalt silmailuks!

x=seq(0, 3*pi, 0.05)
plot(x,sin(x), col="gray80", type="l", lwd=4)

y=cos(x)

for (i in 1:(length(x)-1)){
lines(c(x[i],x[i+1]),c(y[i],y[i+1]), 
   col=topo.colors(201)[as.integer(101+y[i]*100)], 
   lwd=5)
}
   
 
 
 
Kolmas näide - Joone nähtavaks tegemine

# Algandmed
x=rnorm(1000)
y=2+2*x+rnorm(1000)*0.6

#Hajuvusgraafiku joonistamine
plot(x,y)

# Regressioonimudeli hindamine
m1=lm(y~x)
xuus=seq(-5,5,0.1)
yuus=predict(m1,data.frame(x=xuus))

# Regressioonisirge kandmine joonisele
#   Algul jäme valge joon,
#   siis kitsas must joon
lines(xuus,yuus, col="white", lwd=4)
lines(xuus,yuus, col="black", lwd=1)

   


Programm, mis genereeris pildid siia leheküljele.