散点图显示在笛卡尔平面中绘制的许多点。 每个点表示两个变量的值。 在水平轴上选择一个变量,在垂直轴上选择另一个变量。
使用plot()函数创建简单散点图。
语法
在R语言中创建散点图的基本语法是 -
- plot(x, y, main, xlab, ylab, xlim, ylim, axes)
以下是所使用的参数的描述 -
- x是其值为水平坐标的数据集。
- y是其值是垂直坐标的数据集。
- main要是图形的图块。
- xlab是水平轴上的标签。
- ylab是垂直轴上的标签。
- xlim是用于绘图的x的值的极限。
- ylim是用于绘图的y的值的极限。
- axes指示是否应在绘图上绘制两个轴。
例
我们使用R语言环境中可用的数据集“mtcars”来创建基本散点图。 让我们使用mtcars中的“wt”和“mpg”列。
- input <- mtcars[,c('wt','mpg')]
- print(head(input))
当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -
- 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
创建散点图
以下脚本将为wt(重量)和mpg(英里/加仑)之间的关系创建一个散点图。
- # Get the input values.
- input <- mtcars[,c('wt','mpg')]
-
- # Give the chart file a name.
- png(file = "scatterplot.png")
-
- # Plot the chart for cars with weight between 2.5 to 5 and mileage between 15 and 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"
- )
-
- # Save the file.
- dev.off()
当我们执行上面的代码,它产生以下结果 -

散点图矩阵
当我们有两个以上的变量,我们想找到一个变量和其余变量之间的相关性,我们使用散点图矩阵。 我们使用pairs()函数创建散点图的矩阵。
语法
在R中创建散点图矩阵的基本语法是 -
以下是所使用的参数的描述 -
-
formula表示成对使用的一系列变量。
-
data表示将从其获取变量的数据集。
例
每个变量与每个剩余变量配对。 为每对绘制散点图。
- # Give the chart file a name.
- png(file = "scatterplot_matrices.png")
-
- # Plot the matrices between 4 variables giving 12 plots.
-
- # One variable with 3 others and total 4 variables.
-
- pairs(~wt+mpg+disp+cyl,data = mtcars,
- main = "Scatterplot Matrix")
-
- # Save the file.
- dev.off()
当执行上面的代码中,我们得到以下输出。

以上就是R语言绘制散点图实例分析的详细内容,更多关于R语言散点图的资料请关注w3xue其它相关文章!