一个月的备考终于结束了，公号的推文也会陆续进行原创推文制作，也希望大家继续支持哦！本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射的相关性散点图，本期涉及的知识点如下：

• stat_bin_2d()绘制密度颜色映射
• geom_smooth() 绘制拟合线

颜色映射相关性散点图绘制

这里大部分和推文R-ggplot2 学术散点图绘制 中的绘图技巧一样，下面我直接给出代码,如下：

#绘图 + 颜色library(tidyverse)library(RColorBrewer)library(ggthemes)

palette"Spectral")plot2      stat_bin_2d(binwidth = c(.012,.012))+     scale_fill_gradientn(colours = rev(palette),limits=c(0,40), breaks=c(0,10,20,30,40),                         labels=c("0","10",'20','30','>40'))+     #绘制拟合线并设置为红色     geom_smooth(method = 'lm',se = F,color='red',size=1)+     #绘制对角线     geom_abline(slope = 1,intercept = 0,color='black',linetype = "dashed",size=1) +     scale_x_continuous(limits = c(-.1,2),expand = c(0,0))+     scale_y_continuous(limits = c(-.1,2),expand = c(0,0))+     guides(fill = guide_colorbar(title = "Counts", title.position = "top",title.hjust = .5,ticks = T))+     labs(x ='True Values',y="Model Estimated Value",          title = "The scatter chart of Train data and Tset data",          subtitle = "scatter R-ggplot2 Exercise",          caption = 'Visualization by DataCharm')+     #theme_classic()+     theme(text = element_text(family = "Times_New_Roman",face='bold'),           axis.text = element_text(family = 'Times_New_Roman',size = 12,face = 'bold'),           #修改刻度线内           axis.ticks.length=unit(-0.22, "cm"),            #加宽图边框           #panel.border = element_rect(size=1),           axis.line = element_line(size = .8),           axis.ticks = element_line(size = .8),           #去除图例标题           #legend.title = element_blank(),           #设置刻度label的边距           axis.text.x = element_text(margin=unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5), "cm")),            axis.text.y = element_text(margin=unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5), "cm")))

plot2

• 知识点01：使用stat_bin_2d(binwidth = c(.012,.012)) 设置颜色映射属性
• 知识点02：使用geom_smooth(method = 'lm',se = F,color='red',size=1)，设置se = F，绘制拟合线。

最终，得到的可视化结果如下：

这里提一下，由于绘制的数据较少，可能导致绘制的结果不太美观，当然，在数据足够多的情况下，你也可以绘制出如下的相关性散点图：

(图中colorbar的位置、字体都是可以自由设置的啊)

总结

使用R-ggplot2绘制学术图表确实可以避免Python-matplotlib需要自定义设置问题，提高绘图效率。大家在绘制图表时，可以根据而自己喜好自由选取喜欢的绘图工具啊。

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