绘图散点图R

El gráfico de dispersión muestra todos los datos en forma de puntos en el sistema de coordenadas cartesiano, para mostrar el grado de influencia mutua entre las variables, la posición de los puntos se determina por los valores de las variables, cada punto corresponde a un punto en el eje X e Y.

El gráfico de dispersión se puede dibujar con la función plot(), el formato de sintaxis es el siguiente:

plot(x, y, type="p", main, xlab, ylab, xlim, ylim, axes)

• x Conjunto de datos del eje x.

• y Conjunto de datos del eje y.

• type: El tipo de gráfico, p para puntos, l para línea, o para dibujar tanto puntos como líneas, y la línea pasa por los puntos.

• main Título del gráfico.

• xlab, ylab Los nombres de etiquetas del eje x y y.

• xlim, ylim El rango del eje x y y.

• axes Booleano, si se dibujan dos ejes x.

Los valores seleccionables para el parámetro type:

• p: Gráfico de puntos

• l: Gráfico de línea

• b: Dibujar tanto puntos como líneas

• c: Dibujar solo la línea indicada por el parámetro b

• o: Dibujar tanto puntos como líneas, y la línea pasa por los puntos

• h: Dibujar líneas verticales desde los puntos al eje x

• s: Gráfico de escalera, primero horizontal luego vertical

• S: Gráfico de escalera, primero vertical luego horizontal

• n: Gráfico vacío

Crear un gráfico de línea simple:

x<-c(10,40)
y<-c(20,60)
# 生成 png图片
png(file = "runnob-test-plot2.png")
plot(x, y, "l")

Crear un gráfico de línea simple, el parámetro type utiliza el valor o, dibujando puntos y líneas, y la línea pasa por los puntos:

x<-c(10,40)
y<-c(20,60)
# 生成 png图片
png(file = "runnob-test-plot.png")
plot(x, y, "o")

A continuación, utilizamos el conjunto de datos integrado en el lenguaje R mtcars para realizar pruebas.

Usamos las columnas wt y mpg del conjunto de datos mtcars:

input <-　mtcars[,c('wt','mpg')]
print(head(input))

El resultado es:

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

接着我们使用以上数据生存一个散点图

：

# 数据
input <-　mtcars[,c('wt','mpg')]
# 生成 png图片
png(file = "scatterplot.png")
# 设置坐标 x轴范围　2.5　到　5，y轴范围　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"
)

散点图矩阵

散点图矩阵是借助两变量散点图的作图方法，它可以看作是一个大的图形方阵，其每一个非主对角元素的位置上是对应行的变量与对应列的变量的散点图。而主对角元素位置上是各变量名，这样，借助散点图矩阵可以清晰地看到所研究多个变量两两之间的相关关系。

散点图矩阵是把数据集中的每个数值变量两两绘制散点图。

R语言使用以下函数创建散点图矩阵：

pairs(formula, data)

参数：

• formula 系列变量

• data 数据集变量

# 输出图片
png(file = "scatterplot_matrices.png")
#　4　个变量绘制矩阵，12　个图　
pairs(~wt+mpg+disp+cyl,data = mtcars, main = "Scatterplot Matrix")