4.1 基础绘图系统：白手起家画证据图
4.1 基础绘图系统：白手起家画证据图
本节摘要：R 自带的 graphics 包无需安装任何东西，plot、hist、boxplot 三个函数覆盖单变量与双变量的快速检视。本节用它们给 mpg 数据集做体检，讲清 par 面板设置与通用图形参数，为下一节的图形语法做参照。
三件快审工具
data(mpg) # 234 款车的油耗案卷 # 双变量快审：排量对高速油耗的散点 plot(hwy ~ displ, data = mpg, main = "排量与高速油耗", xlab = "排量（升）", ylab = "高速油耗（英里每加仑）") # 单变量分布：城市油耗直方图 hist(mpg$cty, breaks = 15, col = "skyblue", main = "城市油耗分布", xlab = "英里每加仑") # 组间对比：三种驱动方式各自的油耗箱线 boxplot(hwy ~ drv, data = mpg, col = "lightgreen", names = c("四轮", "前轮", "后轮"), main = "驱动方式与高速油耗")
三条命令、三种角度：散点看关系、直方看分布、箱线看组差。开卷一上来把这三种图各跑一遍，是快速体检的标配动作。
箱线图在第 2 章已经当离群值探测器用过；这里它换了个身份——组间对比。同一张图在不同侦查阶段扮演不同角色，这正是基础绘图的灵活之处。
公共参数与拼版
# 多图拼版：一行两列的画布 par(mfrow = c(1, 2)) hist(mpg$cty, main = "城市油耗") hist(mpg$hwy, main = "高速油耗") par(mfrow = c(1, 1)) # 用完复位，别污染后续绘图 # 通用参数速记 # pch 点型 / col 颜色 / lwd 线宽 / cex 点大小 / main 标题 / las 刻度方向
基础绘图三种快审图的分工
💡 关键直觉：基础绘图的定位是"侦查用草稿图"——快、够用、不讲究。要进结案报告的正式证据图，值得花力气换 ggplot2 重画；草稿与定稿的分工，正是两套绘图系统的分工。
完整演练：油耗案卷的首次图检
把三件工具连起来，对 mpg 做一轮完整体检，每步带上"看什么"的判读：
data(mpg) # 第一步：直方图看主变量分布——有没有双峰？ hist(mpg$hwy, breaks = 20, main = "高速油耗分布", xlab = "英里每加仑") # 判读：主体在 25 上下的单峰，右尾拖到 44 一带——高油耗车型是少数派 # 第二步：按类别拆开的箱线图——组间有没有台阶？ boxplot(hwy ~ class, data = mpg, las = 2, main = "车型类别与高速油耗") # las = 2 让纵排类别名横过来，长类别名不挤成一团 # 判读：紧凑型中位数明显高于皮卡与 SUV，组差肉眼可见 # 第三步：散点图找关系——排量越大油耗越低？（单位是每加仑英里，越高越省油） plot(hwy ~ displ, data = mpg, pch = 19, cex = 0.7, main = "排量与高速油耗") # 判读：整体负相关，但同一排量处上下两撮点——第一桩疑点，留给下一节
三步走完，案情简报已经成形：分布近似单峰右偏、类别间有台阶、排量与油耗负相关但含异常结构。这就是"图先开口"——任何统计检验都还没有登场，图已经把值得查的方向指出来了。
进阶手法：点群分层与参考线
基础绘图虽是草稿工具，也有几手高频技巧值得练熟：
# 手法一：按条件给点分色（先画一组，再用 points 补画另一组） d1 <- subset(mpg, drv == "f"); d2 <- subset(mpg, drv != "f") plot(hwy ~ displ, data = d1, pch = 19, col = "steelblue", xlim = range(mpg$displ), ylim = range(mpg$hwy)) points(hwy ~ displ, data = d2, pch = 17, col = "tomato") legend("topright", legend = c("前轮", "其他"), pch = c(19, 17), col = c("steelblue", "tomato")) # 注意首画时用 xlim、ylim 预留全量范围，否则补画的点会出界被裁掉 # 手法二：参考线——均值线、阈值线让判读有锚点 abline(h = median(mpg$hwy), lty = 2, col = "gray40") text(5.5, median(mpg$hwy) + 0.5, "中位数", cex = 0.8)
手法一里"先定范围再补画"是基础绘图最经典的坑：plot 每次调用都会重开坐标系统，两次分别画两组点而没统一范围，第二组会整层消失。
保存与复用
草稿图有时也要留档。保存动作用 png 设备一对开关：
png("hwy_check.png", width = 800, height = 600) # 开闸 plot(hwy ~ displ, data = mpg) dev.off() # 关闸，文件落盘
口诀是"有开必关"：忘了 dev.off，后续所有图都默默写进这个文件，Plots 面板却看似失灵——又一条无声故障。RStudio 里也可用 Export 按钮手动导出，但脚本里的 png 设备才可复现。
三函数选择速查
再压一张决策小抄，新数据到手按问句走：想看两个数量变量什么关系，plot 散点起步；想看一个变量怎么分布，hist 直方起步；想看一个数量变量在几个类别间有无台阶，boxplot 起步。三问分别对应关系、分布、组差——恰好也是后续 ggplot2 里 x 加 y、单 x、x 加 fill 三种映射的雏形，本章用基础绘图养成的"三问习惯"，下一节会原样翻译成图形语法。
本节要点回顾
- 三函数三角度：plot 关系、hist 分布、boxplot 组差
- 公式写法 hwy ~ displ：波浪号读作"随……而变"
- par 拼版要复位：mfrow 改完不还原，会坑到下一张图
- 通用参数五个：pch、col、lwd、cex、main
- 草稿与定稿分工：基础绘图快审，ggplot2 定稿
- 保存有开必关：png 设备配对 dev.off，脚本化导出才可复现
顺带一句体例说明：本章刻意让同一份数据先过基础绘图再进图形语法，两套工具的输出并排摆着，你才能真切感到"快"与"可控"各自的价值——这不是怀旧，是给下一节的对比打地基。