散点图显示绘制坐标平面多点。每个点代表两个变量的值。一个变量被选择在水平轴和另一个在垂直轴。
使用 plot()函数来创建简单的散点图。
语法
plot(x, y, main, xlab, ylab, xlim, ylim, axes)
以下是所使用的参数的说明:
x 是数据集,其值在水平坐标
y 是数据集,其值在垂直坐标
main 是图形的标题
xlab 是水平轴上的标签
ylab 是垂直轴上的标签
xlim 是用于限制绘制x的值
ylim 是用于限制绘制y的值
axes 指示是否两个轴应在图上绘制
示例
我们使用的数据集“mtcars”可在R环境中创建一个基本散点图。让我们使用 mtcars 中的 "wt" 和 "mpg" 的列。
input <- mtcars[,c('wt','mpg')]
print(head(input))
当我们上面的代码执行时,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
下面的脚本将创建wt(重量比)和 mpg(英里每加仑)之间的关系的散点图图表。
# 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()
当我们上面的代码执行时,它产生以下结果:
散点图矩阵
当我们有两个以上的变量,我们希望用散点图矩阵找到对其余的变量之间的相关性。我们使用 pairs() 函数创建散点图矩阵。
语法
pairs(formula, data)
以下是所使用的参数的说明:
formula 表示一系列的配对使用的变量。
data 表示所述数据集从该变量将被采用。
示例
每个变量配对与每个其余的变量。散点图绘制配对。
# 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()
当执行上面的代码中,我们得到以下输出:
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