用 ggplot2 绘制散点图

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数据可视化里面最常见的就是散点图了，怎么用 ggplot2 绘制经典的散点图以及进行一些图片细节的调整，今天再来搬运一下

以下面的数据为例：

1. set.seed(955)
   
2. # 构建一个含有噪声的递增数据组
   
3. dat <- data.frame(cond = rep(c("A", "B"), each=10),
   
4.                     xvar = 1:20 + rnorm(20,sd=3),
   
5.                     yvar = 1:20 + rnorm(20,sd=3))
   
6. head(dat)
   
7.     #>   cond      xvar         yvar
   
8.     #> 1    A -4.252354  3.473157275
   
9.     #> 2    A  1.702318  0.005939612
   
10.     #> 3    A  4.323054 -0.094252427
    
11.     #> 4    A  1.780628  2.072808278
    
12.     #> 5    A 11.537348  1.215440358
    
13.     #> 6    A  6.672130  3.608111411
    
14.    
    
15. library(ggplot2)

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1、绘制带回归线的经典散点图

1. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar)) +
   
2.     geom_point(shape=1)      # 数据点由空心圆表示
   
3.    
   
4. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar)) +
   
5.     geom_point(shape=1) +    # 数据点由空心圆表示
   
6.     geom_smooth(method=lm)   # 添加回归线
   
7.                                  # （默认显示95%置信区间）
   
8.    
   
9. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar)) +
   
10.     geom_point(shape=1) +    # 数据点由空心圆表示
    
11.     geom_smooth(method=lm,   # 添加回归线
    
12.                 se=FALSE)    # 隐藏置信区间区域
    
13. 
    
14. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar)) +
    
15.     geom_point(shape=1) +    # 数据点由空心圆表示
    
16.     geom_smooth()            # 添加局部加权回归的平滑拟合曲线

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2、按变量属性设置不同的颜色／形状

1. # 按照cond给数据点设置不同颜色
   
2. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar, color=cond)) + geom_point(shape=1)
   
3.    
   
4. # 添加不同颜色的回归线
   
5. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar, color=cond)) +
   
6.     geom_point(shape=1) +
   
7.     scale_colour_hue(l=50) + # 调用颜色稍暗的调色板
   
8.     geom_smooth(method=lm,   # 添加回归线
   
9.                 se=FALSE)    # 隐藏置信区间区域
   
10.    
    
11. # 扩展回归线
    
12. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar, color=cond)) + geom_point(shape=1) +
    
13.     scale_colour_hue(l=50) + # 调用颜色稍暗的调色板
    
14.     geom_smooth(method=lm,   # 添加回归线
    
15.                 se=FALSE,    # 隐藏置信区间区域
    
16.                 fullrange=TRUE) # 扩展回归线
    
17. 
    
18. # 按照cond给数据点设置不同形状
    
19. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar, shape=cond)) + geom_point()
    
20.    
    
21. # 改变形状的样式
    
22. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar, shape=cond)) + geom_point() +
    
23.     scale_shape_manual(values=c(1,2))  # 使用空心的圆和三角形

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具体的颜色和形状种类可详见Colors (ggplot2))和Shapes and linetypes
3、画布溢出的处理
如果我们的数据点非常的多，或是数据集中点的分布非常离散，那么在作图时就有可能会出现数据点溢出画布，或是数据点在画布上的分布过于集中的情况。

1. # 将变量xvar和yvar的值归约为离原值最近的5的倍数
   
2. dat$xrnd <- round(dat$xvar/5)*5
   
3. dat$yrnd <- round(dat$yvar/5)*5
   
4.    
   
5. # 设置点的不透明度为1/4
   
6. # 为了避免画布溢出，减少了样本点的使用量
   
7. ggplot(dat, aes(x=xrnd, y=yrnd)) +
   
8.     geom_point(shape=19,      # Use solid circles
   
9.                 alpha=1/4)     # 1/4 opacity
   
10. 
    
11. # 使数据点分散化
    
12. # 分散区域为长0.5个单位宽1个单位的矩形区域
    
13. ggplot(dat, aes(x=xrnd, y=yrnd)) +
    
14.     geom_point(shape=1,      # Use hollow circles
    
15.                 position=position_jitter(width=1,height=.5))

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关键词：ggplot2 gplot plot GPL 散点图 散点图

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