R 内置函数绘制散点图

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在R中，如何运用内置函数绘制散点图？


假设我们的数据集如下所示：

1.     set.seed(955)
   
2.     # 构建一些带噪的递增数组
   
3.     dat <- data.frame(xvar = 1:20 + rnorm(20,sd=3),
   
4.                       yvar = 1:20 + rnorm(20,sd=3),
   
5.                       zvar = 1:20 + rnorm(20,sd=3))
   
6.    
   
7.     head(dat)
   
8.     #>        xvar         yvar        zvar
   
9.     #> 1 -4.252354  3.473157275 -2.97806724
   
10.     #> 2  1.702318  0.005939612 -1.16183118
    
11.     #> 3  4.323054 -0.094252427  4.85516658
    
12.     #> 4  1.780628  2.072808278  4.65078709
    
13.     #> 5 11.537348  1.215440358 -0.06613962
    
14.     #> 6  6.672130  3.608111411  6.24349897

复制代码

1、标准散点图的绘制

1.     # 使用向量xvar和yvar
   
2.     plot(dat$xvar, dat$yvar)
   
3.    
   
4.     # 和上面的效果一致，但形式上这里我们的输入为一个公式
   
5.     plot(yvar ~ xvar, dat)
   
6.    
   
7.     # 添加回归线
   
8.     fitline <- lm(dat$yvar ~ dat$xvar)
   
9.     abline(fitline)

复制代码

2、散点图矩阵

如果我们想要对许多组变量同时进行对比，运用 R 我们也可以构建一个散点图矩阵来更为直观地表达它们之间的差异。

R中散点图矩阵绘制的详情可见这里

1. # 绘制散点图矩阵
   
2.     plot(dat[,1:3])
   
3.    
   
4.     # 我们还可以用另外一种方式来绘制带有回归线的散点图矩阵，这需要用到car包
   
5.     library(car)
   
6.     scatterplotMatrix(dat[,1:3],
   
7.                        diagonal="histogram",
   
8.                        smooth=FALSE)

复制代码

以上内容转自 数析学院，感兴趣的同学可以直接访问查看更多课程

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