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"))))

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。

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

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")

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")

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 )