关于coplot()作图的参数

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coplot()函数在散点图的基础上，加入了一至两个因子，可以做出散点图随因子变化的情况。首先考虑一个因子的情况，有a、b、c三个变量，现在是想考察变量a和变量b是如何根据作为变量c的变化而变化的，等同于把c看做是因子变量

1. a <- 1:20
   
2. b <- 101:120
   
3. c <- 201:220
   
4. coplot(a~b |c)

复制代码

得出的顺序是下左1，下中2，下右3，上左4，上中5，上右6，如下图

之所以把c分为六组，是因为coplot函数的模式值是六个，coplot的帮助文档如下：

1. coplot(formula, data, given.values, panel = points, rows, columns,
   
2.        show.given = TRUE, col = par("fg"), pch = par("pch"),
   
3.        bar.bg = c(num = gray(0.8), fac = gray(0.95)),
   
4.        xlab = c(x.name, paste("Given :", a.name)),
   
5.        ylab = c(y.name, paste("Given :", b.name)),
   
6.        subscripts = FALSE,
   
7.        axlabels = function(f) abbreviate(levels(f)),
   
8.        number = 6, overlap = 0.5, xlim, ylim, ...)
   
9. co.intervals(x, number = 6, overlap = 0.5)

复制代码

其中given.values就是决定上述变量c分为几组、组与组之间有多少重叠，
co.intervals(x, number = 6, overlap = 0.5)的意思是因子变量是x，散点图按照x值分成六组来，组与组之间有50%的数据是重叠的。这个6和0.5两个参数可以修改。还是上面相同的数据，如果把代码改为

1. a <- 1:20
   
2. b <- 101:120
   
3. c <- 201:220
   
4. coplot(a~b |c，given.values =co.intervals(x, number = 6, overlap = 0) )

复制代码

则得到下图


如果考虑2个因子的情况，即4维情况下，可以输入如下代码：

1. a <- 1:20
   
2. b <- 101:120
   
3. c <- 201:220
   
4. d <- 301:320
   
5. coplot(a~b |c+d)

复制代码

得到的图如下：

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关键词：plot 散点图 等同于

谢谢分享

刚在看这个函数 谢谢楼主分享