散點圖用于描述兩個連續性變量間的關系，三個變量之間的關系可以通過3D圖形或氣泡來展示，多個變量之間的兩兩關系可以通過散點圖矩陣來展示。

一，添加了最佳擬合曲線的散點圖

使用基礎函數plot(x,y)來繪制散點圖，其中x和y是數值型向量，代表著圖形中的點(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()函數用于添加最佳擬合的線性回歸直線；lowess()函數用于添加一條平滑曲線。

car包中的scatterplot()函數增強了散點圖的許多功能，它可以很方便地繪制散點圖，并能添加擬合曲線，邊界箱線圖和置信橢圓，還可以按子集繪圖和交互式地識別點。

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')

參數注釋：

formula： 在該參數中，分組使用 | group_variable 來表示。例如，mpg ~ wt| cyl，表示的含義是按照cyl的水平分別繪制mpg和wt的關系圖

span：控制loess曲線中的平滑量，該參數值最大，擬合的效果越好。

legend.plot：設置為TRUE，表示在左上邊界添加圖例

boxplots：表示邊界線箱圖，有效值是x,y或xy，分別表示在x軸，y軸，或xy軸上繪制箱圖。

二，散點圖矩陣

基礎函數paris()函數用于創建散點圖矩陣，panel.cor()函數是自定義的面板函數（panel function），用于在矩陣的上三角顯示相關度；下三角使用系統預定義的平滑函數，用于在矩陣的下三角顯示散點圖和平滑曲線。

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()函數，用于生成散點圖矩陣，實際上，該函數是pairs()的封裝器，用于產生增強的散點圖矩陣，spm是該函數的別名。

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, ...)

參數注釋：

diagonal：對角線面板顯示的內容，
adjust：用于密度估計的相對帶寬（relative bandwidth），傳遞給density()函數
nclass：直方圖的封箱的數量，傳遞給hist()函數
plot.points：是否在非對角線繪制點，默認值是TRUE
smoother：用于制定函數，用于繪制平滑曲線，默認值是gamLine()函數，其他有效值是：loessLine，quantregLine
smoother.args：傳遞給smoother函數的參數，是一個list類型，例如，smoother.args==list(lty=2) 表示設置平滑（loess）擬合曲線使用虛線，而不是實線
smooth,span：這兩個參數是為了向后兼容，如果該參數設置為TRUE（默認值），那么smooter設置為LoessLine，使用LoessLine()函數繪制平滑曲線。如果設置span，那么該參數會被添加到smoother.args中。
spread：是否添加用于展示分散度和對稱信息的直線，默認值是by.groups參數值取反。
reg.line：默認值是lm，用于制定繪制回歸直線的函數
ellipse：在非對角線繪制數據密度橢圓
groups：對數據分組
by.groups：如果設置為TRUE，那么回歸直線按照分組來擬合（fit）

例如：使用mtcars數據集來繪制散點圖：

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

主對角線上放置了核密度曲線和軸須：

三，高密度散點圖

基礎包中的smoothScatter()函數，可以利用核密度估計生成用顏色密度來表示點密度的散點圖。

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()函數，把二元變量的封箱放到六邊形單元格中，xbins是水平封箱的數量：

hexbin(x, y, xbins = 30)

該函數創建了一個hexbin對象，最基本的組成是一個cell和落入每個cell的點的數量count。

例如，使用hexbin()來繪制高密度散點圖，六邊形的顏色深度表示散點的密度。

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

四，三維散點圖

三維散點圖用于對三個變量之間的交互關系進行可視化，包scatterplot3d包中的函數scatterplot3d()，可以用于繪制三維散點圖：

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, ...)

參數注釋：

x,y,z：圖形的三個坐標
color：點的顏色
main，sub：主標題和小標題
xlim,ylim,zlim：用于指定(min,max)，用于限制坐標軸上點的范圍。
xlab,ylab,zlab：各個坐標軸的標簽
scale.y：y軸相對于x和z的標度
angle：x和y軸之間的角度
axis：是否繪制坐標軸
tick.marks, label.tick.marks, x.ticklabs, y.ticklabs, z.ticklabs：刻度，刻度值
type：用于指定點的類型，p是點，l是線，h是在x-y平面中的垂線
highlight.3d：當type = "p" 或 type = "h"時，根據y坐標把點繪制成不同的顏色；其他情況下，使用color參數的值來繪制點的顏色。

例如，利用mtcars數據集，繪制wt，disp和mpg之間的三維散點圖：

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

可旋轉的3D散點圖：

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

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

五，氣泡圖

使用氣泡圖來展示三個變量之間的關系，先創建一個二維散點圖，然后用點的大小來代表第三個變量的值。

基礎包中的symbols()函數用于繪制氣泡圖：

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, ...)

參數注釋：

x，y，circles：circles用于指定氣泡的半徑

inches：比例因子，控制氣泡的大小（默認最大圓圈為1 inch）

參考文檔：

scatterplotMatrix

總結

以上是生活随笔為你收集整理的R绘图 第十篇：绘制散点图（高级）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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