R中提供了丰富的可视化函数，将数据以图像的形式展现出来，将变量的分布可视化展示展示单变量和多变量的展示
1、条形图
条形图也叫柱状图，主要用于类别型变量展示
使用barplot（）绘制
格式：
barplot（height）是一个向量或者矩阵，即简单条形图和堆积条形图，默认是绘制垂直条形图。
beside=FALSE:堆砌条形图 beside=TRUE：分组条形图
表示均值，中位数、标准差的条形图：使用数据整合函数来生成条形图。
实例：
探索类风湿性关节炎新疗法，研究结果的例子
需要下载安装VCD，使用VCD包中Arthritis数据框中。
Improved：治疗结果
代码：
需要下载vcd包：install.packages(‘vcd’)，选择香港镜像
library（vcd）
counts <-table(Arthritis$Improved)
counts
barplot(counts,main=“Simple Bar Plot”,xlab=“Improvement”,ylab=“Frequency”)

水平条形图：
barplot(counts,main=“Horizontal Bar Plot”,ylab=“Improvement”,xlab=“Frequency”,horiz=TRUE)

counts <-table(Arthritis$Improved,Arthritis$Improved,ArthritisTreatment)
counts

barplot(counts,main=“Stacked Bar Plot”,xlab=“Treatment”,ylab=“Frequency”,col=c(“red”,“yellow”,“green”),legend=rownames(counts))

分组条形图
barplot(counts,main=“Stacked Bar Plot”,xlab=“Treatment”,ylab=“Frequency”,col=c(“red”,“yellow”,“green”),legend=rownames(counts),beside=TRUE)

name.arg()参数用于修改分组柱状图的名字
cex.name参数用于字号设定

2、棘状图
棘状图：一种特殊的条形图，对堆砌条形图进行了重缩放，这样 每个条形的高度均为1，每一段的高度表示比例。
使用vcd包中的spine()函数绘制
格式：spine(height,…)

3、饼图
par(mfrow =(2,2))
slices <-c(10,12,4,16,8)
lbls<- c(“US”,“UK”,“Australia”,“France”)
pie(slices,labels = lbls,main=“Simple pie Chart”)

#par(mfrow=c(1,2))实现一页多图的功能
通过设定函数par()的各个参数来调整图形

pct<-round(slices/sum(slices)*100)
lbls2<- paste(lbls," “,pct,”%",sep=" ")
pie(slices,labels=lbls,col=rainbow(length(lbls2)),
main=“second”)

sep函数是设置分隔符，默认为sep=’ ’（空格）

library(plotrix)
pie3D(slices,labels=lbls,explode=0.1,main=“3d”)