R绘图 第十二篇：散点图（高级）

时间：2023-03-09 08:42:56
R绘图 第十二篇：散点图（高级）

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=)

abline(lm(mpg~wt),col='red',lwd=,lty=)

lines(lowess(wt,mpg),col='blue',lwd=,lty=)

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。

R绘图 第十二篇：散点图（高级）

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=,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。

R绘图 第十二篇：散点图（高级）

二，散点图矩阵

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 <- function(x, y, digits = , prefix = "", cex.cor, ...)

{

  usr <- par("usr")

  on.exit(par(usr))

  par(usr = c(, , , ))

  r <- abs(cor(x, y))

  txt <- format(c(r, 0.123456789), digits = digits)[]

  txt <- paste0(prefix, txt)

  if(missing(cex.cor)) cex.cor <- 0.8/strwidth(txt)

  text(0.5, 0.5, txt, cex = cex.cor * r)

}

pairs(~mpg+disp+drat+wt,data=mtcars,

      lower.panel=panel.smooth,

      upper.panel=panel.cor)

R绘图 第十二篇：散点图（高级）

car包中的scatterplotMatrix()函数，用于生成散点图矩阵，实际上，该函数是pairs()的封装器，用于产生增强的散点图矩阵，spm是该函数的别名。

scatterplotMatrix(x,

    diagonal=c("density", "boxplot", "histogram", "oned", "qqplot", "none"), adjust=, nclass,

    plot.points=TRUE, smoother=loessLine, smoother.args=list(), smooth, span,

    spread = !by.groups, reg.line=lm,

    transform=FALSE, family=c("bcPower", "yjPower"),

    ellipse=FALSE, levels=c(., .), robust=TRUE,

    groups=NULL, by.groups=FALSE,

    use=c("complete.obs", "pairwise.complete.obs"),

    labels, id.method="mahal", id.n=, id.cex=, id.col=palette()[], id.location="lr",

    col=if (n.groups == ) palette()[:] else rep(palette(), length=n.groups),

    pch=:n.groups, lwd=, lty=,

    cex=par("cex"), cex.axis=par("cex.axis"), cex.labels=NULL,

    cex.main=par("cex.main"),

    legend.plot=length(levels(groups)) > , 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=),

                  main='Scatter Plot Matrix via car Package')

主对角线上放置了核密度曲线和轴须：

R绘图 第十二篇：散点图（高级）

三，高密度散点图

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()

n<-

c1 <- matrix(rnorm(n,mean=,sd=),ncol = )

c2 <- matrix(rnorm(n,mean=,sd=),ncol = )

mydata <- rbind(c1,c2)

mydata <- as.data.frame(mydata)

names(mydata) <- c('x','y')

with(mydata,smoothScatter(x,y,main='Scatter Plot Colored by Smoothed Densities'))

R绘图 第十二篇：散点图（高级）

hexbin包中hexbin()函数，把二元变量的封箱放到六边形单元格中，xbins是水平封箱的数量：

hexbin(x, y, xbins = )

该函数创建了一个hexbin对象，最基本的组成是一个cell和落入每个cell的点的数量count。

例如，使用hexbin()来绘制高密度散点图，六边形的颜色深度表示散点的密度。

library(hexbin)

with(mydata,

     {bin <- hexbin(x,y,xbins=)

     plot(bin,main='Hex binning with 10000 Observations')})

R绘图 第十二篇：散点图（高级）

四，三维散点图

三维散点图用于对三个变量之间的交互关系进行可视化，包scatterplot3d包中的函数scatterplot3d()，可以用于绘制三维散点图：

scatterplot3d(x, y=NULL, z=NULL, color=par("col"), pch=par("pch"),

    main=NULL, sub=NULL, xlim=NULL, ylim=NULL, zlim=NULL,

    xlab=NULL, ylab=NULL, zlab=NULL, scale.y=, angle=,

    axis=TRUE, tick.marks=TRUE, label.tick.marks=TRUE,

    x.ticklabs=NULL, y.ticklabs=NULL, z.ticklabs=NULL,

    y.margin.add=, grid=TRUE, box=TRUE, lab=par("lab"),

    lab.z=mean(lab[:]), type="p", highlight.3d=FALSE,

    mar=c(,,,)+0.1, bg=par("bg"), col.axis=par("col.axis"),

    col.grid="grey", col.lab=par("col.lab"),

    cex.symbols=par("cex"), cex.axis=0.8 * par("cex.axis"),

    cex.lab=par("cex.lab"), font.axis=par("font.axis"),

    font.lab=par("font.lab"), lty.axis=par("lty"),

    lty.grid=par("lty"), lty.hide=NULL, lty.hplot=par("lty"),

    log="", asp=NA, ...)

参数注释：

  • x,y,z：图形的三个坐标
  • color：点的颜色
  • main，sub：主标题和小标题
  • xlim,ylim,zlim：用于指定(min,max)，用于限制坐标轴上点的范围。
  • xlab,ylab,zlab：各个坐标轴的标签
  • scale.y：y轴相对于x和z的标度
  • angle：x和y轴之间的角度
  • axis：是否绘制坐标轴
  • tick.marks, label.tick.marks, x.ticklabs, y.ticklabs, z.ticklabs：刻度，刻度值
  • type：用于指定点的类型，p是点，l是线，h是在x-y平面中的垂线
  • highlight.3d：当type = "p" 或 type = "h" 时，根据y坐标把点绘制成不同的颜色；其他情况下，使用color参数的值来绘制点的颜色。

例如，利用mtcars数据集，绘制wt，disp和mpg之间的三维散点图：

library(scatterplot3d)

with(mtcars,

     scatterplot3d(wt,disp,mpg,

              pch=,

              highlight.3d = TRUE,

              type='h',

              main='3D Scatter Plot with Vertical Lines'))

R绘图 第十二篇：散点图（高级）

可旋转的3D散点图：

library(rgl)

with(mtcars,

     plot3d(wt,disp,mpg,col='red',size=))

library(car)

with(mtcars,scatter3d(wt,disp,mpg))

五，气泡图

使用气泡图来展示三个变量之间的关系，先创建一个二维散点图，然后用点的大小来代表第三个变量的值。

基础包中的symbols()函数用于绘制气泡图：

symbols(x, y = NULL, circles=radius, squares, rectangles, stars, inches = TRUE,

        fg = par("col"), bg = NA,

        xlab = NULL, ylab = NULL, main = NULL,

        xlim = NULL, ylim = NULL, ...)

参数注释：

x，y，circles：circles用于指定气泡的半径

inches：比例因子，控制气泡的大小（默认最大圆圈为1 inch）

参考文档：

scatterplotMatrix

相关文章