继续练习，用dotchart语句绘制点图。
步骤1.将原图重新输入为excel表，原图是20多个城市2016年12月的供求比（sdratio），库存（stock）的比较。另外还有同比等一些数据，我先简化掉了。
install.packages(“openxlsx”)
library(openxlsx)
readFilePath<-“F:/citystock.xlsx”
mydata<-read.xlsx(readFilePath,”Sheet1″)
然后就可以绘图了，还满简单的。
dotchart(mydata$stock,labels=mydata$city,cex=0.7)
仔细看一下原图表可以发现，虽然城市很多，但供求比都在0.5-1之间，如果我们想要排序绘图，除了先在excel或者矩阵里排序，也可以直接利用dotchart的分组功能。
dotchart(mydata$stock,labels=mydata$city,groups=mydata$sdratio,col=rainbow(mydata$sdratio*10),pch=19,cex=0.7)
各个城市就自动按照供求比的数值分类了。
但这里遇到了一个坑，按照供求比*10得出整数，赋予彩虹色值，但颜色与供求比的分组并不统一，不知道是怎么回事？
只好比较笨的各个赋值
mydata$color[mydata$sdratio==1]<-“red”
……
mydata$color[mydata$sdratio==0.5]<-“hotpink”
dotchart(mydata$stock,labels=mydata$city,groups=mydata$sdratio,col=mydata$color,pch=19,cex=0.7)
结果就很好了。
在某些案例里，并不是按照数值分类，而是按照产品A，产品B，产品C有不同的列，这样可以运用melt函数，将列打散变为：
城市1 产品A
城市1 产品B
城市1 产品C
….
install.packages(“reshape”)；library(reshape) #需要安装reshape包
data2<-melt(mydata)
基本上dotchart语句还是比较简单的，它和散点图（plot）的区别是，散点图是很明确的（x,y）来定位，进而可做线性回归等分析。而dotchart可以只有一个维度，而利用另一个维度进行分组。
之前R语言绘图的相关展现方法
