R

语

言数据可

视

化教程（

ggplot2

）

_

绘

制散点

图

                 #

 5.

散点

图

#

散点

图

通常用来刻画两个

连续

型

变

量之

间

的关系

#

 5.1 

绘

制散点

图

#

运行

geom_point()

函数，分

别

映射一个

变

量到

x

和

y

library(gcookbook)

library(ggplot2)

#

列出用到的列

heightweight[,c("ageYear","heightIn")]

ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))+geom_point()

#

通

过设

定点型（

shape

）参数可以在散点

图

中

绘

制默

认值

以外的点型。

ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))+geom_point(shape=21)

#

大小（

size)

参数可以控制

图

中点的大小。系

统

默

认

的大小（

size)

值

等于

2

ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))+geom_point(size=1.5)

#

 5.2 

使用点形和

颜

色属性，并基于某

变

量

对

数据

进

行分

组

#

将分

组变

量映射

给

点形（

shape)

和

颜

色（

colours)

属性。

library(gcookbook)

heightweight[,c("sex","ageYear","heightIn")]

ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn,colour=sex))+geom_point()

ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn,shape=sex))+geom_point()

#

分

组变

量必

须

是分

类变

量，

换

言之，它必

须

是因子型或者字符串型的向量。如果分

组变

量以数

值

型

变

量

进

行存

储

#

，

则

需要将它

转

化

为

因子型

变

量之后，才能以其作

为

分

组变

量

#

可以将一个

变

量同

时

映射

给

shape

和

colour

属性。当有多个分

组变

量

时

可以将它

们

分

别

映射

给这

两个

图

形属性

ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn,shape=sex,colour=sex))+geom_point()

#

通

过调

用

scale_shape_manual()

函数可以使用其他点形；

调

用

scale_colour_brewer()

或者

scale_colour_manual()

函数可以使用其他

调

色板

ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn,shape=sex,colour=sex))+geom_point()+scale_shape_manual(values =

c(1,2))+scale_color_brewer(palette = "Set1")

#

 5.3 

使用不同于默

认设

置的点形

#

通

过

指定

geom_point()

函数的点形（

shape)

参数可以

设

定散点

图

中所有数据点的点形

library(gcookbook)

ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn))+geom_point(shape=3)

#

如果已将分

组变

量映射

给

shape,

则

可以

调

用

scale_shape_manual()

函数来修改点形

#

使用略大且自定

义

点形的数据点

ggplot(heightweight,aes(x=ageYear,y=heightIn,shape=sex))+geom_point(size=3)+scale_shape_manual(values = c(1,4))

#

生成一个数据副本

hw