plotrix包中的twoord.plot()函數(shù)和twoord.stackplot()函數(shù)，它們可以實現(xiàn)雙坐標軸圖形的繪制。
（1）twoord.plot()函數(shù)語法及參數(shù)含義：
twoord.plot(lx,ly,rx,ry,data=NULL,main="",xlim=NULL,lylim=NULL,rylim=NULL,mar=c(5,4,4,4),lcol=1,rcol=2,
? ? ? ? xlab="",lytickpos=NA,ylab="",ylab.at=NA,rytickpos=NA,rylab="",rylab.at=NA,lpch=1,rpch=2,
? ? ? ? type="b",xtickpos=NULL,xticklab=NULL,halfwidth=0.4,axislab.cex=1,do.first=NULL,...)
lx,ly,rx,ry：分別指定左坐標軸和右坐標軸的值，必須是連續(xù)的值
data：需要繪制雙軸圖形的數(shù)據(jù)框
main：為圖形指定標題
xlim：限制橫坐標值的范圍
lylim,rylim：限制左右縱坐標值的范圍
mar：設置圖形邊界距，默認值為(5,4,4,4)
lcol,rcol：設置左右坐標軸的顏色，這樣可以起到圖例的作用
xlab：設置橫坐標軸標簽
lytickpos：設置左坐標軸刻度標簽的位置
ylab：設置左坐標軸標簽
ylab.at：設置左坐標軸標簽位置
rytickpos：設置右坐標軸刻度標簽的位置
rylab：設置又坐標軸標簽
rylab.at：設置右坐標軸標簽位置
lpch,rpch：設置左右坐標軸圖形的外觀
type：指定圖形類型
xtickpos：設置橫坐標軸刻度標簽位置
xticklab：設置橫坐標軸刻度標簽
halfwidth：設置用戶給定條形圖寬度的一半
axislab.cex：設置坐標軸標簽和刻度標簽的大小
do.first：通過該參數(shù)可以往圖形中添加背景色或網(wǎng)格線
例如：
twoord.plot(lx=bwt$年份,ly=bwt$表型值,rx=bwt$年份,ry=bwt$育種值,
? ? ? ? ? ? main='初生重的表型和遺傳變化趨勢',xlab='年份',ylab='表型值',
? ? ? ? ? ? rylab='育種值',type=c('b','b'))
增加網(wǎng)格線：
twoord.plot(lx=bwt$年份,ly=bwt$表型值,rx=bwt$年份,ry=bwt$育種值,
? ? ? ? ? ? main='初生重的表型和遺傳變化趨勢',xlab='年份',ylab='表型值',
? ? ? ? ? ? rylab='育種值',type=c('b','b'),do.first = 'plot_bg(col =\'gray\');
? ? ? ? ? ? grid(col= \'white\', lty = 2)')
如果想把左坐標軸的表型值用條形圖表示，右坐標軸的育種值用線條表示，該如何操作呢？很簡單，只需將type參數(shù)設置為(‘bar’,’line’)就可以了
twoord.plot(lx=bwt$年份,ly=bwt$表型值,rx=bwt$年份,ry=bwt$育種值,
? ? ? ? ? ? main='初生重的表型和遺傳變化趨勢',xlab='年份',ylab='表型值',
? ? ? ? ? ? rylab='育種值',type=c('bar','line'),do.first = 'plot_bg(col =\'gray\');
? ? ? ? ? ? grid(col= \'white\', lty = 2)')
這個條形圖怎么設置細窄？不要著急，只要稍稍調整halfwidth參數(shù)的大小即可，這里設置為0.1：
twoord.plot(lx=bwt$年份,ly=bwt$表型值,rx=bwt$年份,ry=bwt$育種值,
? ? ? ? ? ? main='初生重的表型和遺傳變化趨勢',xlab='年份',ylab='表型值',
? ? ? ? ? ? rylab='育種值',type=c('bar','line'), halfwidth= 0.1, do.first = 'plot_bg(col =\'gray\');
? ? ? ? ? ? grid(col= \'white\', lty = 2)')
以下內容是轉載數(shù)據(jù)人網(wǎng)和原文鏈接：http://shujuren.org/index.php/Article/update/aid/163
hist()函數(shù)，直方圖+核密度圖是如何繪制的？hist()函數(shù)+lines()函數(shù)：
set.seed(1000)
x = rnorm(1000,10,3)
h <- hist(x, breaks = 50)
hist(x, breaks = 50, col = ‘steelblue’)
lines(density(x), col = ‘red’)
哎？核密度線怎么成了一條直線了？原來是因為直方圖高度對于的頻次與核密度值不是一個量綱，即頻次在0~60之間，而核密度值在0~1之間。如果要使核密度曲線體現(xiàn)出來，必須將hist()函數(shù)中freq參數(shù)設置為FALSE：
hist(x, breaks = 50, col = ‘steelblue’, freq = FALSE)
lines(density(x), col = ‘red’, lwd=2)
如果我既想看到不同組的頻次，又想看到對應的密度值該怎么辦呢？這個時候就需要繪制雙軸圖了：
x1 <- h$mids
y1 <- h$counts
x2 <- seq(min(x), max(x), by = 0.01)
y2 <- dnorm(seq(min(x), max(x), by = 0.01),10,3)
twoord.plot(lx = x1, ly = y1, rx = x2, ry = y2, type=c(‘bar’,’l’), lcol
= ‘steelblue’, rcol = ‘red’, ylab = ‘Counts’, rylab = ‘Density’, main =
‘Histogram and density curve’, halfwidth=0.2, lylim = c(0,max(y1)+1), rylim
= c(0,0.2),lwd=2)
關于twoord.plot()函數(shù)，最后再介紹一種圖，帕累托圖形。即圖形中包一個縱坐標軸表示絕對數(shù)量，另一個縱坐標軸表示累計百分比。實現(xiàn)該圖腳本如下：
type <- 1:7
absolute <- c(12,15,20,28,11,5,7)
cum_per <- cumsum(absolute)/sum(absolute)
twoord.plot(lx = type, ly = absolute, rx = type, ry = cum_per, type=c(‘bar’,’l’),
lcol = ‘steelblue’, rcol = ‘red’, ylab = ‘總數(shù)’, rylab = ‘累計百分比%’, main =
‘帕累托圖’, xtickpos=type, xticklab = c(‘A’,’B’,’C’,’D’,’E’,’F’,’G’))
下面再看一下twoord.stackplot()函數(shù)，該函數(shù)與twoord.plot()的不同之處在于，其可以繪制堆疊圖，函數(shù)具體語法和參數(shù)含義如下：
twoord.stackplot(lx, rx, ldata, rdata,
? ? ? ? ? lcol, rcol, ltype, rtype,
? ? ? ? ? border, rylab, lylab,
xlab,
? ? ? ? ? ..., incrylim=NULL,halfwidth=0.4,
? ? ? ? ? leftfront=FALSE,
? ? ? ? ? mar = c(5, 4, 4, 4))
lx,rx：指定左右橫坐標軸的值
ldata,rdata：指定左右縱坐標軸的值
lcol, rcol：指定左右坐標軸的顏色
ltype, rtype：指定左右坐標軸線的類型
border：指定條形圖邊框顏色
rylab,lylab：指定左右縱坐標軸標簽
xlab：指定橫坐標軸標簽
incrylim：增加坐標軸值的范圍
halfwidth：設置用戶給定條形圖寬度的一半
leftfront：如果leftfront設置為TRUE的話，則左坐標軸將置于頂層
mar：設置圖形邊界距，默認值為(5,4,4,4)
現(xiàn)在有一個場景是這樣的，需要繪制某APP在2015年各月中新老會員人數(shù)及新會員所占比重：
set.seed(1111)
Date <- 1:12
Old <- round(runif(12, 100,300))
New <- round(runif(12, 50,120))
Ratio <- New/(New+Old)
twoord.stackplot(lx=Date, rx=Date, ldata=cbind(Old, New), rdata=Ratio,
lcol=c(‘steelblue’,’orange’), rcol=’red’, ltype=”bar”,
rtype=’l’, border=”grey80”, lylab = ‘人數(shù)’, rylab = ‘新客比例’, xlab=’月份’,
main=’新老客占比’, incrylim=0.1)
上圖能夠很高的看出新老客之間的數(shù)量對比，同時也能看出新客的趨勢線，唯一不足的是，沒有圖例，下面就以圖層的概念，在該圖的基礎上添加一下圖例：
par(xpd=TRUE)
par(new=TRUE)
plot(0:1, 0:1, type=”n”, xlab=””,ylab=””,
axes=FALSE)
legend(0, 1.5, leg=c(‘老客’, ‘新客’), fill=c(‘steelblue’,’orange’), bty =
‘n’)
legend(-0.03, 1.25, leg=’新客比例’, col=’red’, lty = 1, bty = ‘n’)
par(xpd=FALSE, new=FALSE)
非常完美，根據(jù)以上的場景要求，就繪制完一幅圖形了，而且也能迅速的了解到圖所表達的內容。
