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中。

您还可以在同一图形但不同的轴上使用par和plot。具体如下:

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

如果你详细阅读了R中的par，你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

这里的+运算符用于向基本对象添加额外的层。

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，你可以在每个阶段看到它(至少在创建一个图层之后)。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

最后的g看起来像:

更新(2013-11-08):

正如评论中所指出的，ggplot的理念建议使用长格式的数据。 您可以参考这个答案以查看相应的代码。

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。但是，在使用ggplot时，以“长”格式将数据保存在数据帧中通常是最方便的。然后，通过在美学参数中使用不同的“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，并将出现相应的图例。

在这种情况下，我们可以使用颜色美学，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)。但首先，我们需要将数据从宽格式融化为长格式，例如使用函数'melt'从重塑2包。这里描述了重塑数据的其他方法:将data.frame从宽格式重塑为长格式。

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()

您可以使用plotly包中的ggplotly()函数将这里的任何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y和y在相同的x点上求值，就用这个。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y2大于y1，就会剪辑y2 (ggplot解决方案大多数都可以接受这一点)。

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

tl;dr:你想使用曲线(加上add=TRUE)或直线。

我不同意par(new=TRUE)，因为它会重复打印标记和轴标签。如

情节的输出(罪恶);(新= T)相当;绘图(函数(x) x**2)。

看看纵轴标签有多乱!由于范围是不同的，你需要设置ylim=c(两个函数之间的最低点，两个函数之间的最高点)，这比我将要展示给你的要简单得多——如果你想添加的不仅仅是两条曲线，而是很多条曲线，那就更不容易了。

关于绘图，总是让我困惑的是曲线和直线之间的区别。(如果你不记得这是两个重要的绘图命令的名称，就唱出来吧。)

这就是曲线和直线的最大区别。

曲线将绘制一个函数，如曲线(sin)。Lines (x=0:10, y=sin(0:10))。

这里有一个微小的区别:对于你正在尝试做的事情，curve需要使用add=TRUE调用，而lines已经假设你正在向现有的图形添加。

这是调用plot(0:2)的结果;曲线(罪)。

幕后，检查方法(情节)。并检查身体(情节。函数)[[5]]。当你调用plot(sin)时，R计算出sin是一个函数(不是y值)并使用plot。函数方法，最终调用曲线。曲线是处理函数的工具。

你也可以使用ggvis创建你的绘图:

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')

这将创建以下情节:

Idiomatic Matlab plot(x1,y1,x2,y2)可以用ggplot2在R中翻译，例如:

x1 <- seq(1,10,.2)
df1 <- data.frame(x=x1,y=log(x1),type="Log")
x2 <- seq(1,10)
df2 <- data.frame(x=x2,y=cumsum(1/x2),type="Harmonic")

df <- rbind(df1,df2)

library(ggplot2)
ggplot(df)+geom_line(aes(x,y,colour=type))

灵感来自赵婷婷x轴范围不同的双线图使用ggplot2。

我们也可以使用格库

library(lattice)
x <- seq(-2,2,0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x,1,1)
xyplot(y1 + y2 ~ x, ylab = "y1 and y2", type = "l", auto.key = list(points = FALSE,lines = TRUE))

对于特定的颜色

xyplot(y1 + y2 ~ x,ylab = "y1 and y2", type = "l", auto.key = list(points = F,lines = T), par.settings = list(superpose.line = list(col = c("red","green"))))

使用plotly(用主要和次要y轴从plotly中添加溶液-它似乎缺失了):

library(plotly)     
x  <- seq(-2, 2, 0.05)
y1 <- pnorm(x)
y2 <- pnorm(x, 1, 1)

df=cbind.data.frame(x,y1,y2)

  plot_ly(df) %>%
    add_trace(x=~x,y=~y1,name = 'Line 1',type = 'scatter',mode = 'lines+markers',connectgaps = TRUE) %>%
    add_trace(x=~x,y=~y2,name = 'Line 2',type = 'scatter',mode = 'lines+markers',connectgaps = TRUE,yaxis = "y2") %>%
    layout(title = 'Title',
       xaxis = list(title = "X-axis title"),
       yaxis2 = list(side = 'right', overlaying = "y", title = 'secondary y axis', showgrid = FALSE, zeroline = FALSE))

工作演示截图:

数学函数使用曲线。 并使用add=TRUE来使用相同的绘图和轴。

curve( log2 , to=5     , col="black", ylab="log's(.)")
curve( log  , add=TRUE , col="red" )
curve( log10, add=TRUE , col="blue" )
abline( h=0 )