R语言作为统计分析的利器，其数据可视化能力同样令人惊艳！以下是常用的数据可视化库及使用建议：
📊 常用可视化库推荐
ggplot2
- 核心库，基于图形语法构建复杂图表
- ✅ 特点：高度定制化、语法链式化、支持分面展示
- 📖 扩展阅读：R语言数据可视化教程
plotly
- 交互式图表库，支持Web端动态展示
- ✅ 特点：与ggplot2兼容、可生成3D图表、支持R Shiny集成
- 📈 示例代码：
plotly::plot_ly(data = mtcars, x = ~hp, y = ~mpg, type = 'scatter', mode = 'markers')
lattice
- 面向多变量数据的高级图表库
- ✅ 特点：支持分组对比、自动调整坐标轴、适合学术图表
- 📌 适合需要快速生成条件散点图、箱线图的场景
📈 图表类型与场景
| 图表类型 | 推荐库 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 散点图 | ggplot2 | 数据分布与相关性分析 |
| 动态图表 | plotly | 数据仪表盘与交互式展示 |
| 多变量图表 | lattice | 复杂数据集的分面分析 |
📌 实用技巧
- 使用
theme()函数自定义图表样式 - 通过
ggplot2::ggtheme扩展主题库 - 结合
cowplot实现多图排版 - 避免过度设计：保持图表清晰性是首要原则
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