包括：
自动绘制 xts 时间序列对象（或任何可转换为xts的对象）的图。高度可配置的轴和系列显示（包括可选的第二个Y轴）。丰富的交互式功能，包括 缩放/平移 和系列/点 高亮显示。显示 序列周围的上/下条（例如，预测间隔）。各种图形叠加层，包括 阴影区域， 事件线和点 注释。与常规R图一样（通过RStudio Viewer）在R控制台上使用。无缝嵌入到 R Markdown 文档和 Shiny Web应用程序中。可以在R控制台，R Markdown文档和Shiny应用程序中使用折线图。
这是一个由多个时间序列对象创建的简单折线图：
lungDeaths <- cbind(mdeaths, fdeaths) graph(lungDeaths)
请此图是完全交互式的：当鼠标移到系列上时，将显示各个值。还可以选择要放大的图形区域（双击缩小）。
可以通过将其他命令通过管道传递到原始图表对象上来自定义图表。在这里，我们将范围选择组件 传递到原始图形上：
graph(lungDeaths) %>% RangeSelector()此示例使用magrittr 包中的 %>% （或“ pipe”）运算符 来构成带有范围选择器的图表。可以使用类似的语法来自定义轴，系列和其他选项。例如：
graph(lungDeaths) %>% Options(stackedGraph = TRUE) %>% RangeSelector(height = 20)
提供了许多用于定制系列和轴显示的选项。可以将多个下/值/上样式系列组合到带有阴影条的单个显示中。
这是一个时间序列分析之指数平滑法示例，它说明了阴影条，指定图标题，在x轴上绘制网格以及为系列颜色使用自定义调色板的示例：
graph(predicted, main = "Predicted Lung Deaths (UK)")
从侧边栏链接到的 库包括更多可用于自定义的各种功能的示例。
graph(lungDeaths, main = "Deaths from Lung Disease (UK)") %>% Options(stepPlot = TRUE)
参考文献
最受欢迎的见解
1.R语言动态图可视化：如何、创建具有精美动画的图
2.R语言生存分析可视化分析
3.Python数据可视化-seaborn Iris鸢尾花数据
4.r语言对布丰投针（蒲丰投针）实验进行模拟和动态
5.R语言生存分析数据分析可视化案例
6.r语言数据可视化分析案例：探索brfss数据数据分析
7.R语言动态可视化：制作历史全球平均温度的累积动态折线图动画gif视频图
8.R语言高维数据的主成分pca、 t-SNE算法降维与可视化分析案例报告
9.python主题LDA建模和t-SNE可视化
拓端研究室 拓端数据 拓端(http://tecdat.cn )创立于2016年，自成立以来，就定位为提供专业的统计分析与数据挖掘服务的提供商，致力于充分挖掘数据的价值，为客户定制个性化的数据方案与报告等。欢迎关注微信公众号：拓端数据部落、拓端数据。
