R绘图 第十篇:绘制散点图(高级)

散点图用于描述两个连续性变量间的关系,三个变量之间的关系可以通过3D图形或气泡来展示,多个变量之间的两两关系可以通过散点图矩阵来展示。

一,添加了最佳拟合曲线的散点图

使用基础函数plot(x,y)来绘制散点图,其中x和y是数值型向量,代表着图形中的点(x,y)

attach(mtcars)
plot(wt,mpg,
     main='Basic Scatter plot of MPG vs Weight',
     xlab='Car Weight(1bs/1000)',
     ylab='Miles Per Gallon',
     pch=19)
abline(lm(mpg~wt),col='red',lwd=2,lty=1)
lines(lowess(wt,mpg),col='blue',lwd=2,lty=2)

abline()函数用于添加最佳拟合的线性回归直线;lowess()函数用于添加一条平滑曲线。

car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能,它可以很方便地绘制散点图,并能添加拟合曲线,边界箱线图和置信椭圆,还可以按子集绘图和交互式地识别点。

library(car)
scatterplot(mpg~wt|cyl, data=mtcars,lwd=2,span=0.75,
            main='Scatter Plot of MPG vs Weight by # Cylinders',
            xlab='Weight of Car (lbs/1000)',
            ylab='Miles Per Gallon',
            legend.plot=TRUE,
            boxplots='xy')

参数注释:

formula: 在该参数中,分组使用 | group_variable 来表示。例如,mpg ~ wt| cyl,表示的含义是按照cyl的水平分别绘制mpg和wt的关系图

span:控制loess曲线中的平滑量,该参数值最大,拟合的效果越好。

legend.plot:设置为TRUE,表示在左上边界添加图例

boxplots:表示边界线箱图,有效值是x,y或xy,分别表示在x轴,y轴,或xy轴上绘制箱图。

二,散点图矩阵

基础函数paris()函数用于创建散点图矩阵,panel.cor()函数是自定义的面板函数(panel function),用于在矩阵的上三角显示相关度;下三角使用系统预定义的平滑函数,用于在矩阵的下三角显示散点图和平滑曲线。

panel.cor <- function(x, y, digits = 2, prefix = "", cex.cor, ...)
{
  usr <- par("usr")
  on.exit(par(usr))
  par(usr = c(0, 1, 0, 1))
  r <- abs(cor(x, y))
  txt <- format(c(r, 0.123456789), digits = digits)[1]
  txt <- paste0(prefix, txt)
  if(missing(cex.cor)) cex.cor <- 0.8/strwidth(txt)
  text(0.5, 0.5, txt, cex = cex.cor * r)
}

pairs(~mpg+disp+drat+wt,data=mtcars,
      lower.panel=panel.smooth,
      upper.panel=panel.cor)

car包中的scatterplotMatrix()函数,用于生成散点图矩阵,实际上,该函数是pairs()的封装器,用于产生增强的散点图矩阵,spm是该函数的别名。

scatterplotMatrix(x, 
    diagonal=c("density", "boxplot", "histogram", "oned", "qqplot", "none"), adjust=1, nclass,
    plot.points=TRUE, smoother=loessLine, smoother.args=list(), smooth, span,
    spread = !by.groups, reg.line=lm,
    transform=FALSE, family=c("bcPower", "yjPower"),
    ellipse=FALSE, levels=c(.5, .95), robust=TRUE,
    groups=NULL, by.groups=FALSE, 
    use=c("complete.obs", "pairwise.complete.obs"),
    labels, id.method="mahal", id.n=0, id.cex=1, id.col=palette()[1], id.location="lr",
    col=if (n.groups == 1) palette()[3:1] else rep(palette(), length=n.groups),
    pch=1:n.groups, lwd=1, lty=1, 
    cex=par("cex"), cex.axis=par("cex.axis"), cex.labels=NULL, 
    cex.main=par("cex.main"), 
    legend.plot=length(levels(groups)) > 1, legend.pos=NULL, row1attop=TRUE, ...)

参数注释:

  • diagonal:对角线面板显示的内容,
  • adjust:用于密度估计的相对带宽(relative bandwidth),传递给density()函数
  • nclass:直方图的封箱的数量,传递给hist()函数
  • plot.points:是否在非对角线绘制点,默认值是TRUE
  • smoother:用于制定函数,用于绘制平滑曲线,默认值是gamLine()函数,其他有效值是:loessLine,quantregLine
  • smoother.args:传递给smoother函数的参数,是一个list类型,例如,smoother.args==list(lty=2) 表示设置平滑(loess)拟合曲线使用虚线,而不是实线
  • smooth,span:这两个参数是为了向后兼容,如果该参数设置为TRUE(默认值),那么smooter设置为LoessLine,使用LoessLine()函数绘制平滑曲线。如果设置span,那么该参数会被添加到smoother.args中。
  • spread:是否添加用于展示分散度和对称信息的直线,默认值是by.groups参数值取反。
  • reg.line:默认值是lm,用于制定绘制回归直线的函数
  • ellipse:在非对角线绘制数据密度椭圆
  • groups:对数据分组
  • by.groups:如果设置为TRUE,那么回归直线按照分组来拟合(fit)

例如:使用mtcars数据集来绘制散点图:

library(car)
scatterplotMatrix(~mpg+disp+drat+wt,data=mtcars,
                  spread=FALSE,smoother.args=list(lty=2),
                  main='Scatter Plot Matrix via car Package')

主对角线上放置了核密度曲线和轴须:

三,高密度散点图

基础包中的smoothScatter()函数,可以利用核密度估计生成用颜色密度来表示点密度的散点图。 

set.seed(1234)
n<-1000
c1 <- matrix(rnorm(n,mean=0,sd=1),ncol = 2)
c2 <- matrix(rnorm(n,mean=3,sd=5),ncol = 2)
mydata <- rbind(c1,c2)
mydata <- as.data.frame(mydata)
names(mydata) <- c('x','y')

with(mydata,smoothScatter(x,y,main='Scatter Plot Colored by Smoothed Densities'))

hexbin包中hexbin()函数,把二元变量的封箱放到六边形单元格中,xbins是水平封箱的数量:

hexbin(x, y, xbins = 30)

该函数创建了一个hexbin对象,最基本的组成是一个cell和落入每个cell的点的数量count。

例如,使用hexbin()来绘制高密度散点图,六边形的颜色深度表示散点的密度。

library(hexbin)
with(mydata,
     {bin <- hexbin(x,y,xbins=50)
     plot(bin,main='Hex binning with 10000 Observations')})

四,三维散点图

 三维散点图用于对三个变量之间的交互关系进行可视化,包scatterplot3d包中的函数scatterplot3d(),可以用于绘制三维散点图:

scatterplot3d(x, y=NULL, z=NULL, color=par("col"), pch=par("pch"),
    main=NULL, sub=NULL, xlim=NULL, ylim=NULL, zlim=NULL,
    xlab=NULL, ylab=NULL, zlab=NULL, scale.y=1, angle=40,
    axis=TRUE, tick.marks=TRUE, label.tick.marks=TRUE,
    x.ticklabs=NULL, y.ticklabs=NULL, z.ticklabs=NULL,
    y.margin.add=0, grid=TRUE, box=TRUE, lab=par("lab"),
    lab.z=mean(lab[1:2]), type="p", highlight.3d=FALSE,
    mar=c(5,3,4,3)+0.1, bg=par("bg"), col.axis=par("col.axis"),
    col.grid="grey", col.lab=par("col.lab"), 
    cex.symbols=par("cex"), cex.axis=0.8 * par("cex.axis"),
    cex.lab=par("cex.lab"), font.axis=par("font.axis"),
    font.lab=par("font.lab"), lty.axis=par("lty"),
    lty.grid=par("lty"), lty.hide=NULL, lty.hplot=par("lty"),
    log="", asp=NA, ...)

参数注释:

  • x,y,z:图形的三个坐标
  • color:点的颜色
  • main,sub:主标题和小标题
  • xlim,ylim,zlim:用于指定(min,max),用于限制坐标轴上点的范围。
  • xlab,ylab,zlab:各个坐标轴的标签
  • scale.y:y轴相对于x和z的标度
  • angle:x和y轴之间的角度
  • axis:是否绘制坐标轴
  • tick.marks, label.tick.marks, x.ticklabs, y.ticklabs, z.ticklabs:刻度,刻度值
  • type:用于指定点的类型,p是点,l是线,h是在x-y平面中的垂线
  • highlight.3d:当type = "p" 或 type = "h" 时,根据y坐标把点绘制成不同的颜色;其他情况下,使用color参数的值来绘制点的颜色。

例如,利用mtcars数据集,绘制wt,disp和mpg之间的三维散点图:

library(scatterplot3d)
with(mtcars,
     scatterplot3d(wt,disp,mpg,
              pch=16,
              highlight.3d = TRUE,
              type='h',
              main='3D Scatter Plot with Vertical Lines'))

可旋转的3D散点图:

library(rgl)
with(mtcars,
     plot3d(wt,disp,mpg,col='red',size=5))

library(car)
with(mtcars,scatter3d(wt,disp,mpg))

五,气泡图

使用气泡图来展示三个变量之间的关系,先创建一个二维散点图,然后用点的大小来代表第三个变量的值。

基础包中的symbols()函数用于绘制气泡图:

symbols(x, y = NULL, circles=radius, squares, rectangles, stars, inches = TRUE, 
        fg = par("col"), bg = NA,
        xlab = NULL, ylab = NULL, main = NULL,
        xlim = NULL, ylim = NULL, ...)

参数注释:

x,y,circles:circles用于指定气泡的半径

inches:比例因子,控制气泡的大小(默认最大圆圈为1 inch)

 

参考文档:

scatterplotMatrix

作者悦光阴
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posted @ 2018-12-27 09:01  悦光阴  阅读(20096)  评论(0编辑  收藏  举报