中国建设工程协会标准网站,那个网站有题做,东坝地区网站建设,中国建筑室内设计师网参考资料#xff1a;R语言实战【第2版】
1、散点图矩阵 pairs()函数可以创建基础的散点图矩阵。下面代码用于绘制一个散点图矩阵#xff0c;包含mtcars数据集中的mpg、disp、drat和wt四个变量#xff1a;
pairs(~mpgdispdratwt,datamtcars,mainBasic Scatter Plot M…参考资料R语言实战【第2版】
1、散点图矩阵 pairs()函数可以创建基础的散点图矩阵。下面代码用于绘制一个散点图矩阵包含mtcars数据集中的mpg、disp、drat和wt四个变量
pairs(~mpgdispdratwt,datamtcars,mainBasic Scatter Plot Matrix)作图结果如下在此图中我们可以看到所有指定变量的二元关系。值得注意的是主对角线的上方和下方的六幅散点图是相同的women也可以通过调整参数只显示下三角或上三角的图形。例如upper.panelNULL时将只生成下三角图形。 pairs(~mpgdispdratwt,datamtcars,upper.panelNULL,mainBasic Scatter Plot Matrix) car包中的scatterplotMatrix()函数也可以生成散点图矩阵并有以下可选操作 ①以某个因子为条件绘制散点图矩阵 ②包含线性和平滑拟合曲线 ③在主对角线放置箱线图、密度图或直方图 ④在各单元格的边界添加轴须图
# 加载car包
library(car)
# 绘制散点图矩阵
scatterplotMatrix(~mpgdispdratwt,datamtcars,mainSctter Plot Matrix via car Package)R语言还提供了许多其他的方式来创建散点图矩阵如glus包中的cpars()函数TeachingDemos包中的pairs2()函数HH包中的xysplom()函数ResourceSelection包中的kepairs()函数和SMPracticals包中的pairs.mod()函数。
2、高密度散点图 当数据点重叠很严重时用散点图观察变量关系就显得“力不从心”了如下
#设置随机种子
set.seed(1234)
# 生成随机数
n-10000
c1-matrix(rnorm(n,mean0,sd0.5),ncol2)
c2-matrix(rnorm(n,mean3,sd2),ncol2)
mydata-rbind(c1,c2)
mydata-as.data.frame(mydata)
names(mydata)-c(x,y)
# 绘制一幅标准的散点图
with(mydata,plot(x,y,pch19,mainScatter Plot with 10,000 Observations))由上图可看出数据点的重叠导致识别x和y的关系变得异常困难。针对这种情况R语言提供了一些解决办法。我们可以使用封箱、颜色和透明度来指明图中任意点上重叠点的数目。 smoothScatter()函数可以利用核密度估计生成用颜色密度来表示点分布的散点图如下
with(mydata,smoothScatter(x,y,mainScatter Plot Colored by Smoothed Densities)) hexbin包中的hexbin()函数将二元变量的封箱放到六边形单元格中如下
