上一节:

  R 语言 散点图

  • R 语言 散点图

    散点图显示出在笛卡尔平面中绘制的许多点。每个点代表两个变量的值。在水平轴上选择一个变量，在垂直轴上选择另一个变量。
    简单的散点图是使用plot（）函数创建的。
    在R中创建散点图的基本语法是- 
    
plot(x, y, main, xlab, ylab, xlim, ylim, axes)
    以下是所用参数的描述-
    • x - 是数据集，其值为水平坐标。
    • y - 是数据集，其值为垂直坐标。
    • main - 是图的图块。
    • xlab - 是水平轴上的标签。
    • ylab - 是垂直轴上的标签。
    • xlim - 是用于绘制的x值的限制。
    • ylim - 是用于绘制的y值的极限。
    • axes - 指示是否应在绘图上绘制两个坐标轴。
    我们使用R环境中可用的数据集“ mtcars”来创建基本散点图。让我们使用mtcars中的“wt”和“mpg”列。 
    
input <- mtcars[,c('wt','mpg')]
print(head(input))
    当我们执行以上代码时，它产生以下结果- 
    
                    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

  • 创建散点图

    以下脚本将为wt（wt）和mpg（英里每加仑）之间的关系创建散点图。 
    
# Get the input values.
input <- mtcars[,c('wt','mpg')]

# Give the chart file a name.
png(file = "scatterplot.png")

# Plot the chart for cars with weight between 2.5 to 5 and mileage between 15 and 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"
)
         
# Save the file.
dev.off()
    当我们执行以上代码时，它产生以下结果-
    line

  • 散点图矩阵

    当我们有两个以上的变量并且想要找到一个变量与其余变量之间的相关性时，我们使用散点图矩阵。我们使用pairs()函数创建散点图矩阵。
    在R中创建散点图矩阵的基本语法是- 
    
pairs(formula, data)
    以下是所用参数的描述-
    • formula - 表示成对使用的一系列变量。
    • data - 表示将从中获取变量的数据集。
    每个变量与其余的每个变量配对。为每对绘制一个散点图。 
    
# Give the chart file a name.
png(file = "scatterplot_matrices.png")

# Plot the matrices between 4 variables giving 12 plots.

# One variable with 3 others and total 4 variables.

pairs(~wt+mpg+disp+cyl,data = mtcars,
   main = "Scatterplot Matrix")

# Save the file.
dev.off()
    执行以上代码后，我们将得到以下输出。
    line
上一节: