在R语言中，对于图中的点来说，有很多种坐标系来进行定位
举个例子：
par(omi = c(1, 1, 1, 1), mai = c(1, 1, 1, 1), mfrow = c(1, 2))
plot(1:5)
box(which = "plot", col = "red", lwd = 2)
box(which = "figure", col = "red", lwd = 2)
plot(1:5)
box(which = "plot", col = "blue", lwd = 2)
box(which = "figure", col = "blue", lwd = 2)
产生的图片如下：
对于图中的某个具体的点来说，以蓝色子图中的点 （2, 2） 为例，有很多的坐标系统对这个点进行定位：
1） user coordinate system : 最常用的坐标系，就是x轴和y轴构成的坐标系；x轴对应坐标为2， y轴对应坐标为2
2）inches coordinate system : 图像左下角为(0, 0), 距离图像的下边缘和左边缘的实际距离，单位为 inches
代码示例：
> grconvertX(2, from = "user", to = "inches")
[1] 4.634259
> grconvertY(2, from = "user", to = "inches")
[1] 2.802758
通过gronvert 系列 函数可以看到每个点距离图像的下边缘和左边缘的实际距离
3）device coordinate system : 绘图设备系统，单位为
代码示例：
> par(omi = c(1, 1, 1, 1), mai = c(1, 1, 1, 1), yaxs = "i", xaxs = "i") > plot(1:5) > grconvertX(1, from = "user", to = "dev") [1] 192
我们知道点1与绘图设备的水平距离为2 inches , 2 inches = 192 pixes, 所以1 inches = 96 pixes , 相对于incehs coordinate system, 只不过换了一个单位而已
device coordinate system 的衡量单位为像素
4) normalized coordinate system: 以绘图设备的左下角为坐标原点，将长和宽归一化成（0, 1）的区间，整个坐标系统中，绘图设备的左下角为（0,0）， 右上角为（1,1）
代码示例：
> grconvertX(2, from = "user", to = "ndc") [1] 0.662037 > grconvertY(2, from = "user", to = "ndc") [1] 0.4009908
相当于下面的代码：
> grconvertX(2, from = "user", to = "inches") / par("din")[1]
[1] 0.662037
> grconvertY(2, from = "user", to = "inches") / par("din")[2]
[1] 0.4009908
从上面的代码看出来，normalized coordinate system 系统中点的坐标实际为在绘图设备中的inches / 绘图设备的长或者宽
3） normalized figure system: 和normalize device system 系统类似，只不过是这次相对于figure region 进行了归一化
> grconvertX(2, from = "user", to = "nfc") [1] 0.4537037 > grconvertY(2, from = "user", to = "nfc") [1] 0.3613044
相当于下面的代码：
> (grconvertX(2, from = "user", to = "inches") - par("fin")[1] - par("omi")[2])/ par("fin")[1]
[1] 0.4537037
> (grconvertY(2, from = "user", to = "inches") - par("omi")[1])/ par("fin")[2]
[1] 0.3613044
从上面的代码，可以看出相对于figure region进行了归一化
4） normalize plot system : 和normalize device system 系统类似，只不过是这次相对于plot region 进行了归一化
代码示例：
> grconvertX(2, from = "user", to = "npc") [1] 0.2685185 > grconvertY(2, from = "user", to = "npc") [1] 0.2685185
相当于下面的代码
> (2 - par("usr")[1]) / (par("usr")[2] - par("usr")[1])
[1] 0.2685185
> (2 - par("usr")[3]) / (par("usr")[4] - par("usr")[3])
[1] 0.2685185
从上面的代码中，就可以看出来归一化的过程