在R的同一个图中画两个图

lines()或points()将添加到现有的图形中，但不会创建新的窗口。所以你需要这么做

plot(x,y1,type="l",col="red")
lines(x,y2,col="green")

如果您使用的是基础图形(即不是晶格/网格图形)，那么您可以通过使用点/线/多边形函数来模拟MATLAB的保持特性，从而在不开始新的图形的情况下为图形添加额外的细节。在多图布局的情况下，您可以使用par(mfg=...)来选择将内容添加到哪个图。

您还可以使用par并在同一个图形上绘制不同的轴。具体如下:

plot( x, y1, type="l", col="red" )
par(new=TRUE)
plot( x, y2, type="l", col="green" )

如果您详细阅读了R中的par，您将能够生成真正有趣的图形。另一本书是Paul Murrel的《R Graphics》。

与其将要绘制的值保存在数组中，不如将它们存储在矩阵中。默认情况下，整个矩阵将被视为一个数据集。然而，如果你在图中添加相同数量的修饰符，例如col()，就像你在矩阵中有行一样，R会发现每一行都应该被独立对待。例如:

x = matrix( c(21,50,80,41), nrow=2 )
y = matrix( c(1,2,1,2), nrow=2 )
plot(x, y, col("red","blue")

这应该可以工作，除非您的数据集大小不同。

也就是说，你可以在overplot中使用点。

plot(x1, y1,col='red')


points(x2,y2,col='blue')

在构建多层图时，应该考虑ggplot包。这个想法是创建一个具有基本美学的图形对象，并逐步增强它。

ggplot样式要求数据打包在data.frame中。

# Data generation
x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x,1,1)
df <- data.frame(x,y1,y2)

基本的解决方案:

require(ggplot2)


ggplot(df, aes(x)) +                    # basic graphical object
geom_line(aes(y=y1), colour="red") +  # first layer
geom_line(aes(y=y2), colour="green")  # second layer

这里+ operator用于为基本对象添加额外的图层。

使用ggplot，您可以在绘图的每个阶段访问图形对象。比如，通常的一步一步设置是这样的:

g <- ggplot(df, aes(x))
g <- g + geom_line(aes(y=y1), colour="red")
g <- g + geom_line(aes(y=y2), colour="green")
g

g生成图形，您可以在每个阶段看到它(至少在创建一个层之后)。情节的进一步魅力也与创造的对象。例如，我们可以为坐标轴添加标签:

g <- g + ylab("Y") + xlab("X")
g

最终的g看起来像:

更新(2013-11-08):

正如@redmode所描述的，您可以使用ggplot在同一个图形设备中绘制这两条线。在这个回答中，数据是“宽”格式的。然而，当使用ggplot时，通常最方便的是将数据以“长”格式保存在数据帧中。然后，通过在aesthetics参数中使用不同的“分组变量”，线的属性，如线类型或颜色，将根据分组变量而变化，并且相应的图例将出现。

在这种情况下，我们可以使用colour美学，它将线条的颜色匹配到数据集中变量的不同级别(这里:y1 vs y2)。但是首先我们需要将数据从宽格式转换为长格式，例如使用reshape2包中的'melt'函数。这里描述了重塑数据的其他方法:将data.frame从宽格式调整为长格式。

library(ggplot2)
library(reshape2)


# original data in a 'wide' format
x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)
df <- data.frame(x, y1, y2)


# melt the data to a long format
df2 <- melt(data = df, id.vars = "x")


# plot, using the aesthetics argument 'colour'
ggplot(data = df2, aes(x = x, y = value, colour = variable)) + geom_line()

你可以使用情节包中的ggplotly()函数将任何gggplot2示例转换为交互式图形，但我认为这种类型的图形没有ggplot2会更好:

# call Plotly and enter username and key
library(plotly)
x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)


plot_ly(x = x) %>%
add_lines(y = y1, color = I("red"), name = "Red") %>%
add_lines(y = y2, color = I("green"), name = "Green")

我认为你想要的答案是:

plot(first thing to plot)
plot(second thing to plot,add=TRUE)

使用matplot函数:

matplot(x, cbind(y1,y2),type="l",col=c("red","green"),lty=c(1,1))

如果y1和y2在相同的x点上计算，则使用此方法。它缩放y轴以适应哪个更大(y1或y2)，不像这里的一些其他答案，如果它比y1大，就会剪辑y2 (ggplot解决方案大多数都可以接受)。

或者，如果两条线没有相同的x坐标，在第一个图上设置轴限制，并添加:

x1  <- seq(-2, 2, 0.05)
x2  <- seq(-3, 3, 0.05)
y1 <- pnorm(x1)
y2 <- pnorm(x2,1,1)


plot(x1,y1,ylim=range(c(y1,y2)),xlim=range(c(x1,x2)), type="l",col="red")
lines(x2,y2,col="green")

我很惊讶这个Q已经4岁了，没有人提到matplot或x/ylim…

如果你想把图分成两列(2个相邻的图)，你可以这样做:

par(mfrow=c(1,2))


plot(x)


plot(y)

参考链接

你想要使用curve(与add=TRUE)或lines。

我不同意par(new=TRUE)，因为它会重复打印标记和轴标签。如

plot(sin); par(new=T); plot( function(x) x**2 )的输出。

看看纵轴标签有多乱!由于范围是不同的，你需要设置ylim=c(lowest point between the two functions, highest point between the two functions)，这比我将要展示给你的不那么简单，如果你想添加的不仅仅是两条曲线，而是许多条曲线，那么道路就不那么简单了。

对于绘图，我总是感到困惑的是curve和lines之间的区别。# EYZ2

curve和lines之间有一个很大的区别。

curve将像curve(sin)一样绘制一个函数。lines用x和y值绘制点，如:lines( x=0:10, y=sin(0:10) )。

这里有一个微小的区别:curve需要与add=TRUE一起调用，而lines已经假设您正在添加到现有的plot中。

library(ggvis)


x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x,1,1)
df <- data.frame(x, y1, y2)


df %>%
ggvis(~x, ~y1, stroke := 'red') %>%
layer_paths() %>%
layer_paths(data = df, x = ~x, y = ~y2, stroke := 'blue')