R 编程中的散点图

R 编程中的散点图对于可视化两个数据集之间的关系非常有帮助。散点图将数据显示为一系列点，这些点显示了这两个数据集之间的线性关系。

此编程语言中的散点图也称为散点图、图表、图或图形。例如，如果我们想可视化年龄与体重之间的关系，那么我们可以使用此散点图。让我们通过一个例子来看一下如何创建散点图、设置其颜色和形状，以及添加线性回归。

R 散点图语法

下面显示了在此编程中绘制散点图的语法

plot(x, y = NULL, xlim = NULL, ylim = NULL, main = NULL)

此散点图背后的复杂语法是

plot(x, y = NULL, type = "p", xlim = NULL, ylim = NULL, log = "", 
     main = NULL, sub = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, 
     ann = par("ann"), axes = TRUE, frame.plot = axes, 
     panel.first = NULL, panel.last = NULL, asp = NA,..)

散点图在 R 编程语言中支持许多参数，以下是一些实际应用中的参数：

  • x, y：请指定您要比较的数据集。在这里，您可以使用两个单独的向量或带列的矩阵或列表。
  • type：请指定您想绘制的类型。
    • 要绘制点，请使用 type = “p”。
    • 要绘制线，请使用 type = “l”。
    • 使用 type = “h” 来绘制直方图
    • 使用 type = “s” 来绘制阶梯图
    • 要绘制重叠点，请使用 type = “o”
  • sub：您可以为散点图提供副标题（如果有）。
  • log：您必须指定一个包含三个选项的字符字符串。如果 X 轴是对数刻度，则为“x”，如果 Y 轴是对数刻度，则为“y”，如果 X 轴和 Y 轴都是对数刻度，则指定“xy”或“yx”。
  • axes：这是一个布尔参数。如果为 TRUE，则为散点图绘制轴。
  • frame.plot：这是一个布尔参数，指定是否在绘图周围绘制边框。
  • panel.first：请指定一个在绘制轴后但在绘制点之前计算的表达式。
  • panel.last：请指定一个在绘制点之后计算的表达式。
  • asp：请指定绘图的纵横比（即 y/x）。

如何在 R 编程中创建散点图

在此示例中，我们将展示如何使用 RStudio 提供的 faithful 数据集创建散点图。如果您需要从外部文件导入数据，请参阅 R 读取 CSV 文章，了解在 R 编程 中导入 CSV 文件的步骤。

以下语句查找 eruptions 和 waiting 之间的相关性。faithful 数据集将从此代码段中返回列表格式的输出。

因此，我们使用 $ 从列表中提取数据。

# Example
faithful

# Finding the Correlation
cor(faithful$eruptions, faithful$waiting)

# Drawing
plot(faithful$eruptions, faithful$waiting)

如何为散点图指定名称？

在此示例中，我们使用 main、xlab 和 ylab 为散点图的 X 轴、Y 轴和各个点指定名称。

  • main：您可以为创建的散点图提供标题。
  • xlab：请指定 X 轴的标签。
  • ylab：请指定Y轴的标签。
  • las：用于更改 Y 轴值的方向。
# Changing Names Example
faithful

# Drawing 
plot(faithful$eruptions, faithful$waiting,
     main = "R Scatter Plot",
     xlab = "Eruptions",
     ylab = "Waiting",
     las = 1)

更改散点图的颜色

在此 R 散点图示例中，我们使用 col 参数更改颜色，并使用 cex 参数更改表示点的字符大小。

  • col：请指定您要使用的颜色。
  • cex：请指定点的大小。
# Changing Color, Dot Size Example
faithful

plot(faithful$eruptions, faithful$waiting, 
     col = "chocolate", 
     cex = 1.2, 
     main = "R Scatter Plot", 
     xlab = "Eruptions", 
     ylab = "Waiting", 
     las = 1)
Create a Scatter Plot in R Programming and Change Colors

更改散点图的形状和轴限制

在此示例中，我们使用 pch 参数更改形状。

  • xlim：此参数可以帮助您指定X轴的限制。
  • ylim：此参数可帮助您指定 Y 轴限制。
# Changing X, Y Limitations, Dot Shape Example
faithful


plot(faithful$eruptions, faithful$waiting, 
     col = "chocolate", 
     pch = 8, 
     main = "R Scatter Plot", 
     xlab = "Eruptions", 
     ylab = "Waiting", 
     las = 1,
     xlim = c(1.5, 5.5), 
     ylim = c(40, 100))

在 R 中为散点图添加线性回归

在此示例中，我们查找两个数据集的线性回归，并使用 abline 函数将它们添加到散点图中。

# Adding Linear Progression Example
faithful


plot(faithful$eruptions, faithful$waiting, col = "chocolate", pch = 8, 
     main = "R Scatter Plot", xlab = "Eruptions", ylab = "Waiting", las = 1)

#Linear Progression
abline(lm(faithful$waiting~faithful$eruptions), col = "red", lwd = 3)
Add linear progression to the Scatter Plot in R programming

以下语句创建了一个包含销售金额和颜色的记录表。此处，列值是唯一的颜色，行值是唯一的销售金额。

count <- table(employee$SalesAmount, employee$Color)

接下来，我们添加一条线，该线代表线性回归。lwd 参数更改线的宽度。

abline(lm(faithful$waiting~faithful$eruptions), col = "red", lwd = 3)