R 绘图 散点图

Les graphiques en nuage de points affichent toutes les données sous forme de points dans le système de coordonnées cartésiennes pour montrer l'importance de l'interaction entre les variables, la position des points est déterminée par les valeurs des variables, chaque point correspond à un point de coordonnées X et Y sur les axes X et Y.

Les graphiques en nuage de points peuvent être dessinés à l'aide de la fonction plot(), la syntaxe est la suivante :

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

• x Ensemble de données de l'axe x.

• y Ensemble de données du axe y.

• type : Type de dessin, p pour point, l pour ligne, o pour dessiner des points et des lignes en même temps, et où la ligne traverse les points.

• main Titre du graphique.

• xlab, ylab Les noms des étiquettes des axes x et y.

• xlim, ylim Les plages des axes x et y.

• axes Valeur booléenne, indiquant si deux axes x doivent être dessinés.

Les valeurs possibles pour le paramètre type :

• p : Graphique de points

• l : Graphique linéaire

• b : Dessiner des points et des lignes en même temps

• c : Dessiner uniquement la ligne indiquée par le paramètre b

• o : Dessiner des points et des lignes en même temps, et où la ligne traverse les points

• h : Dessiner une ligne verticale de la pointe à l'axe horizontal

• s : Graphique en escalier, d'abord horizontal puis vertical

• S : Graphique en escalier, d'abord vertical puis horizontal

• n : Graphique vide

Créer un graphique linéaire simple :

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

Créer un graphique linéaire simple, en utilisant le paramètre type "o" pour dessiner des points et des lignes, et où la ligne traverse les points :

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

Ensuite, nous utilisons le jeu de données intégré de R mtcars pour effectuer des tests.

Nous utilisons les colonnes wt et mpg du jeu de données mtcars :

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

Le résultat est :

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。

散点图矩阵就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 变量系列

• data 变量的数据集

# 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")