散點(diǎn)圖是將所有的數(shù)據(jù)以點(diǎn)的形式展現(xiàn)在直角坐標(biāo)系上，以顯示變量之間的相互影響程度，點(diǎn)的位置由變量的數(shù)值決定，每個(gè)點(diǎn)對應(yīng)一個(gè) X 和 Y 軸點(diǎn)坐標(biāo)。
散點(diǎn)圖可以使用 plot() 函數(shù)來繪制，語法格式如下：
plot(x, y, type="p", main, xlab, ylab, xlim, ylim, axes)
- x 橫坐標(biāo) x 軸的數(shù)據(jù)集合
- y 縱坐標(biāo) y 軸的數(shù)據(jù)集合
- type：繪圖的類型，p 為點(diǎn)、l 為直線， o 同時(shí)繪制點(diǎn)和線，且線穿過點(diǎn)。
- main 圖表標(biāo)題。
- xlab、ylab x 軸和 y 軸的標(biāo)簽名稱。
- xlim、ylim x 軸和 y 軸的范圍。
- axes 布爾值，是否繪制兩個(gè) x 軸。
type 參數(shù)可選擇值：
- p：點(diǎn)圖
- l：線圖
- b：同時(shí)繪制點(diǎn)和線
- c：僅繪制參數(shù) b 所示的線
- o：同時(shí)繪制點(diǎn)和線，且線穿過點(diǎn)
- h：繪制出點(diǎn)到橫坐標(biāo)軸的垂直線
- s：階梯圖，先橫后縱
- S：階梯圖，先縱后豎
- n： 空圖
創(chuàng)建一個(gè)簡單的線圖：
x<-c(10,40) y<-c(20,60) # 生成 png 圖片 png(file = "runnob-test-plot2.png") plot(x, y, "l")
創(chuàng)建一個(gè)簡單的線圖，type 使用 o 參數(shù)，同時(shí)繪制點(diǎn)和線，且線穿過點(diǎn)：
x<-c(10,40) y<-c(20,60) # 生成 png 圖片 png(file = "runnob-test-plot.png") plot(x, y, "o")
接下來我們使用 R 語言的內(nèi)置數(shù)據(jù)集 mtcars 來進(jìn)行測試。
我們使用 mtcars 數(shù)據(jù)集的 wt 和 mpg 列：
input <- mtcars[,c('wt','mpg')]
print(head(input))
輸出結(jié)果為：
wt mpg Mazda RX4 2.620 21.0 Mazda RX4 Wag 2.875 21.0 Datsun 710 2.320 22.8 Hornet 4 Drive 3.215 21.4 Hornet Sportabout 3.440 18.7 Valiant 3.460 18.1
接著我們使用以上數(shù)據(jù)生存一個(gè)散點(diǎn)圖
# 數(shù)據(jù)
input <- mtcars[,c('wt','mpg')]
# 生成 png 圖片
png(file = "scatterplot.png")
# 設(shè)置坐標(biāo) x 軸范圍 2.5 到 5, y 軸范圍 15 到 30.
plot(x = input$wt,y = input$mpg,
xlab = "Weight",
ylab = "Milage",
xlim = c(2.5,5),
ylim = c(15,30),
main = "Weight vs Milage"
)
散點(diǎn)圖矩陣
散點(diǎn)圖矩陣是借助兩變量散點(diǎn)圖的作圖方法，它可以看作是一個(gè)大的圖形方陣，其每一個(gè)非主對角元素的位置上是對應(yīng)行的變量與對應(yīng)列的變量的散點(diǎn)圖。而主對角元素位置上是各變量名，這樣，借助散點(diǎn)圖矩陣可以清晰地看到所研究多個(gè)變量兩兩之間的相關(guān)關(guān)系。
散點(diǎn)圖矩陣就是把數(shù)據(jù)集中的每個(gè)數(shù)值變量兩兩繪制散點(diǎn)圖。
R 語言使用以下函數(shù)創(chuàng)建散點(diǎn)圖矩陣：
pairs(formula, data)
參數(shù)：
- formula 變量系列
- data 變量的數(shù)據(jù)集
# 輸出圖片 png(file = "scatterplot_matrices.png") # 4 個(gè)變量繪制矩陣，12 個(gè)圖 pairs(~wt+mpg+disp+cyl,data = mtcars, main = "Scatterplot Matrix")
以上就是如何用R語言繪制散點(diǎn)圖的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于R語言繪制散點(diǎn)圖的資料請關(guān)注服務(wù)器之家其它相關(guān)文章！
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