這一篇介紹par參數比較基礎的幾個參數用法，涉及顏色，字體，線條和符號，座標軸，添加圖例，組合做圖留到下一篇文章。
上一篇文章已經詳細的介紹了R語言可視化技術的基本做圖方法，參數的權限機制，並且已經舉了不少做圖的例子。但是貌似還有一些細節的地方沒有提及，比如如何控制做圖的顏色，大小以及比例，線條及點的形狀，座標軸，添加圖例，組合做圖等。這些看起來瑣碎並且麻煩的東西，在R語言中得到優雅的處理，你不必爲了一個線條或者圖形的位置而編寫什麼諸如for循環之類的東西，實際上你只需要修改一下參數即可。到底是什麼參數這麼厲害呢？
如果你沒有看上一篇文章，可以點擊這裏，或者你對R的可視化已經相當熟悉，可以直接往下看。
公共參數列表 par
還是先回憶一下R的權限機制。在R語言做圖中，可以簡單的通過配置參數達到想要的效果，但是參數有很多，有必要進行分類，避免濫用或浪費。比如有一些參數如顏色大小是可以通用的，被分到了par裏面，作爲公共參數集合；還有一些如座標軸就只能有類似plot這樣的函數保有，給別人人家也用不到那些啊。如果plot的座標軸要用顏色相關的屬性，那麼就可以直接去par中取來用就是了。如果title想用字體這個屬性，也可以去par中取。所以par理所當然的可以被稱爲公共參數列表了。
下面介紹一下par的參數以及用法。
顏色相關
先來看看和顏色相關的參數：
bg # 背景色
fg # 前景色
col # 顏色bg和fg和含義一般編程語言中顏色的含義相同，下面舉例說明一下：
先看代碼：
opar<-par(no.readonly = TRUE)
x <- seq(1,10,length.out = 100) -5
y <- c(log(x[x>0]),log(abs(x[x<=0]))) #控制x大於0,看起來像乳房，怪數學
par(fg="red") #也可以寫成類似 #ffffff形式
par(bg="black")
plot(x,y,type="l")
title(main="Black bg And Red fg",
col.main="yellow", #col的用法，下面介紹
sub="By program-dog.blogspot.com", #版權信息
col.sub="white"
)
par(opar)
在看效果：
再來看col，col是顏色的意思，可以用來特指某某是什麼顏色。比如：
x <- seq(1,10,length.out = 100) -6
y <- x^2+10
z <- x^2+10
plot(x,y,type="l",col="red",ylim=c(5,15))
lines(x,z,type="l",col="green")
title(main="col的用法",
sub="By program-dog.blogspot.com" #版權信息
)
col有一些參數是預設的，如下：
col.axis #座標軸
col.lab #標籤
col.main #題目
col.sub #副題目上面已經用過題目和副題目了，這裏就不再舉例子了。
字體相關
和字體相關的參數有下面幾個：
family #全局字體，特指字體的類型，如宋體還是楷體
font #字體，特指字體的形態，如斜體還是粗體先來看一看這個family，顧名思義，它是一個“家族”，掌管着做圖的全局字體。舉例說明一下：
代碼：
opar<-par(no.readonly = TRUE)
par(mfrow=c(2,1)) #設置佈局
x<- -10:10
y<- -(x^2)
# mono字體
par(family="mono")
plot(x,y,type='l')
title(main="family mono style",
sub="By program-dog.blogspot.com" #版權信息
)
# 默認字體
par(family="")
plot(x,y,type='l')
title(main="family default style",
sub="By program-dog.blogspot.com" #版權信息
)
par(opar)
效果圖：
仔細觀察，不僅僅題目的字體不一樣，包括線條，標籤的字體也不一樣，這就是所謂的“family”效果。
關於family字體的選擇，可以參見R文檔，這裏不再贅述.
再來看看font，font就是字體的意思，這裏特指字體的形態（如斜體和粗體），但是這個font和col一樣，可以用在特定的位置指明字體，也有幾個預設的參數：
font.axis #座標軸
font.lab #標籤
font.main #題目
font.sub #副題目用法和col大同小異：
opar<-par(no.readonly = TRUE)
x<- seq(-10,10,length.out = 100)
y<- sin(x)
par(font.axis=1) # 1 普通文本
par(font.lab=2) # 2 粗體
par(font.main=3) # 3 斜體
par(font.sub=4) # 4 粗斜體
plot(x,y,type='l')
title(main="font style",
sub="By program-dog.blogspot.com" #版權信息
)
par(opar)效果圖：
font是用數字來指明的，再次提醒一下，這裏的font代表的可不是特殊的字體哦。
最後你可能要問了，那字體的大小呢？關於大小（size）接下來就要介紹。
字體大小相關
下面幾個參數和大小是相關的：
cex
ps #專門指字體先解決上一節字體大小的問題，可以試試ps：
opar<-par(no.readonly = TRUE)
x<- seq(-10,10,length.out = 100)
y<- log(x^2)
par(mfrow=c(3,1)) #設置佈局
par(ps=10) # 10
plot(x,y,type='l')
title(main="font size:ps=10",
sub="By program-dog.blogspot.com" #版權信息
)
par(ps=15) # 15
plot(x,y,type='l')
title(main="font size:ps=15",
sub="By program-dog.blogspot.com" #版權信息
)
par(ps=20) # 20
plot(x,y,type='l')
title(main="font size:ps=20",
sub="By program-dog.blogspot.com" #版權信息
)
par(opar)
效果圖：
顯而易見，ps是控制着所有的字的大小。但是單單指明題目的大小怎麼辦呢？可以試試cex。
cex的用法也同於上面提到的col和font，幾個預設的參數：
cex.axis #座標軸
cex.lab #標籤
cex.main #題目
cex.sun #副題目舉例來說：
opar<-par(no.readonly = TRUE)
x<- seq(-10,10,length.out = 100)
y<- sin(log(x^2))
par(mfrow=c(2,1)) #設置佈局
par(cex.main=1)
plot(x,y,type='l')
title(main="font size:cex.main=1",
sub="By program-dog.blogspot.com" #版權信息
)
par(cex.main=1.5)
plot(x,y,type='l')
title(main="font size:cex.main=1.5",
sub="By program-dog.blogspot.com" #版權信息
)
par(opar)
效果圖：
仔細觀察發現，cex.main=1.5大字體大小都和ps=20的差不多大了，爲什麼呢？這是因爲，ps中的字體大小=“ps*cex”。具體請見這裏 。
乾巴巴的線條和符號一點都不吸引人的注意力，下面介紹一下和線條和符號相關的幾個參數。
線條相關
這個參數可以定製不同的線條：
lty #line style代碼:
opar<-par(no.readonly = TRUE)
x<- seq(-10,10,length.out = 100)
y<- sin(log(x^2))
par(lty=1) #lty 1
plot(x,-y,type='l',col="red",ylim=c(-3,3))
par(lty=2) #lty 2
lines(x,y,type='l',col="blue")
title(main="lty",
sub="By program-dog.blogspot.com" #版權信息
)
par(opar)
效果圖：
lty也是用數字來表示不一樣的線條風格，下面是在《R In Action》上弄下來的一張圖：
R In Action
符號相關
下面來看看做圖時候用到的特殊的符號 pch,先來看代碼：
opar<-par(no.readonly = TRUE)
x<- seq(-10,10,length.out = 20)
y1<- 0.1*x^2
y2<- 0.2*x^2
y3<- 0.4*x^2
y4<- 0.8*x^2
y5<- 1.6*x^2
y6<- 3.2*x^2
par(pch=1) #pch 1
plot(x,y1,type='b',col="red",xlim=c(0,5))
par(pch=2) #pch 2
lines(x,y2,type='b',col="blue")
par(pch=3) #pch 3
lines(x,y3,type='b',col="green")
par(pch=4) #pch 4
lines(x,y4,type='b',col="red")
par(pch=5) #pch 5
lines(x,y5,type='b',col="blue")
par(pch=6) #pch 6
lines(x,y6,type='b',col="green")
title(main="pch",
sub="By program-dog.blogspot.com" #版權信息
)
par(opar)效果圖
pch的線條種類如下,圖同樣摘自《R In Action》：
線條和符號大小相關
線條的大小可以用lwd調節，符號的大小可以用cex調節，看代碼：
opar<-par(no.readonly = TRUE)
x <- seq(1,10,length.out = 20)
y <- 1/x
par(mfrow=c(2,1))
plot(x,y,type="b",pch=2,cex=2,lty=3,lwd=2)
title(main="lwd =2 and cex = 2",
sub="By program-dog.blogspot.com" ,#版權信息
cex.sub=0.5
)
plot(x,y,type="b",pch=2,cex=1,lty=3,lwd=1)
title(main="lwd = 1 and cex =1",
sub="By program-dog.blogspot.com" ,#版權信息
cex.sub=0.5
)
par(opar)效果圖：
cex上面其實已經介紹過了，不過上面cex用在了par裏面，相當於全局變量，會把所有的線條和符號（包括座標軸，標題等）改變，而這裏只是在plot的特定位置做了修飾，改變了局部。
結束
由於篇幅，par的座標軸，添加圖例，組合做圖等下一篇再介紹。看到這裏，不難發現，R做圖的優勢在於可配置的參數衆多，靈活性極強，同時使人更加專注於做圖而非編程，這只是R在數據處理方面衆多優勢之一。