R绘图 第十篇：绘制散点图（高级） |
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R绘图 第十篇：绘制散点图（高级）
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散点图用于描述两个连续性变量间的关系，三个变量之间的关系可以通过3D图形或气泡来展示，多个变量之间的两两关系可以通过散点图矩阵来展示。 一，添加了最佳拟合曲线的散点图使用基础函数plot(x,y)来绘制散点图，其中x和y是数值型向量，代表着图形中的点(x,y) attach(mtcars) plot(wt,mpg, main='Basic Scatter plot of MPG vs Weight', xlab='Car Weight(1bs/1000)', ylab='Miles Per Gallon', pch=19) abline(lm(mpg~wt),col='red',lwd=2,lty=1) lines(lowess(wt,mpg),col='blue',lwd=2,lty=2)abline()函数用于添加最佳拟合的线性回归直线；lowess()函数用于添加一条平滑曲线。
car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能，它可以很方便地绘制散点图，并能添加拟合曲线，边界箱线图和置信椭圆，还可以按子集绘图和交互式地识别点。 library(car) scatterplot(mpg~wt|cyl, data=mtcars,lwd=2,span=0.75, main='Scatter Plot of MPG vs Weight by # Cylinders', xlab='Weight of Car (lbs/1000)', ylab='Miles Per Gallon', legend.plot=TRUE, boxplots='xy')参数注释： formula： 在该参数中，分组使用 | group_variable 来表示。例如，mpg ~ wt| cyl，表示的含义是按照cyl的水平分别绘制mpg和wt的关系图 span：控制loess曲线中的平滑量，该参数值最大，拟合的效果越好。 legend.plot：设置为TRUE，表示在左上边界添加图例 boxplots：表示边界线箱图，有效值是x,y或xy，分别表示在x轴，y轴，或xy轴上绘制箱图。
基础函数paris()函数用于创建散点图矩阵，panel.cor()函数是自定义的面板函数（panel function），用于在矩阵的上三角显示相关度；下三角使用系统预定义的平滑函数，用于在矩阵的下三角显示散点图和平滑曲线。 panel.cor 1, legend.pos=NULL, row1attop=TRUE, ...)参数注释： diagonal：对角线面板显示的内容， adjust：用于密度估计的相对带宽（relative bandwidth），传递给density()函数 nclass：直方图的封箱的数量，传递给hist()函数 plot.points：是否在非对角线绘制点，默认值是TRUE smoother：用于制定函数，用于绘制平滑曲线，默认值是gamLine()函数，其他有效值是：loessLine，quantregLine smoother.args：传递给smoother函数的参数，是一个list类型，例如，smoother.args==list(lty=2) 表示设置平滑（loess）拟合曲线使用虚线，而不是实线 smooth,span：这两个参数是为了向后兼容，如果该参数设置为TRUE（默认值），那么smooter设置为LoessLine，使用LoessLine()函数绘制平滑曲线。如果设置span，那么该参数会被添加到smoother.args中。 spread：是否添加用于展示分散度和对称信息的直线，默认值是by.groups参数值取反。 reg.line：默认值是lm，用于制定绘制回归直线的函数 ellipse：在非对角线绘制数据密度椭圆 groups：对数据分组 by.groups：如果设置为TRUE，那么回归直线按照分组来拟合（fit）例如：使用mtcars数据集来绘制散点图： library(car) scatterplotMatrix(~mpg+disp+drat+wt,data=mtcars, spread=FALSE,smoother.args=list(lty=2), main='Scatter Plot Matrix via car Package')主对角线上放置了核密度曲线和轴须：
基础包中的smoothScatter()函数，可以利用核密度估计生成用颜色密度来表示点密度的散点图。 set.seed(1234) n |
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