明天笔记的内容是 R 语言中 散点图 绘制办法，用到了plot（一般散点图）、pairs（散点图矩阵）函数。
散点图 是指在回归剖析中，数据点在直角坐标系立体上的分布图，散点图示意因变量随自变量而变动的大抵趋势，据此能够抉择适合的函数对数据点进行拟合。
用两组数据形成多个坐标点，考查坐标点的散布，判断两变量之间是否存在某种关联或总结坐标点的分布模式。散点图将序列显示为一组点，值由点在图表中的地位示意。
散点图怎么画？
R 语言中应用 plot() 函数来绘制散点图，语法格局如下：
plot(
x, #横坐标 x 轴向量汇合
y, #纵坐标 y 轴向量汇合
type="p", #绘制类型（p 为点状、l 为直线、o 为点和线）main, #题目
xlab, #x 标签
ylab, #y 标签
xlim, #x 轴范畴
ylim, #y 轴范畴
axes）#是否绘制俩 x 轴接下来，通过一个简略的例子来演示，首先，输出两个向量数据，长度统一。
x <- c(2,3,5,7,3,8,7)
y <- c(6,7,2,4,6,8,3)新建一个 png 文件，用于后续保留输入图片，而后应用绘图命令进行绘制，最初应用 dev.off（） 敞开输入器并保留文件。
png("one plot.png") #新建一个 png 图片文件
plot(x,y,type = "o") #绘图
dev.off() #敞开输入器，保留图片绘制散点图流程
接下来，利用零碎内置的数据集为根底，绘制散点图和散点图矩阵，了解各个参数的具体性能。首先提取数据：
x1 <- mtcars[,c("wt","mpg")] #调用 R 语言内置的数据集
print(head(x1)) #打印示例数据
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- 单散点图
创立图片文件→绘图→保留，即可在工作目录下失去如下图片。
png("two plot.png") #新建一个图片画布
plot(
x=x1$wt, #横坐标为 wt
y=x1$mpg, #纵坐标为 mpg
xlab="wt", #x 的标签
ylab="mpg",# y 的标签
xlim=c(2.5,5), #x 轴刻度限度
ylim=c(15,30), #y 轴刻度限度
main="wt and mpg", #题目
)
dev.off() #敞开输入器并保留图片，随后可关上文件- 散点图矩阵
散点图矩阵是借助两变量散点图的作图办法，它能够看作是一个大的图形方阵，其每一个非主对角元素的地位上是对应行的变量与对应列的变量的散点图。
散点图矩阵就是把数据集中的每个数值变量两两绘制散点图。语法格局如下：
pairs(formula, data)
1.formula 变量系列
2.data 变量的数据集
png("three plot.png") #新建 png 文件空白画布
x1 <- mtcars[,c("wt","mpg","cyl")] #输出标量数据
pairs(~wt+mpg+cyl,data=x1,main="three plot") #绘制矩阵散点图
dev.off() #保留图片参考资料：https://www.runoob.com
本文由 mdnice 多平台公布