R绘图第十篇：绘制散点图（高级）

散点图用于描述两个连续性变量间的关系，三个变量之间的关系可以通过3D图形或气泡来展示，多个变量之间的两两关系可以通过散点图矩阵来展示。

一，添加了最佳拟合曲线的散点图

使用基础函数plot(x,y)来绘制散点图，其中x和y是数值型向量，代表着图形中的点(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()函数用于添加最佳拟合的线性回归直线；lowess()函数用于添加一条平滑曲线。

car包中的scatterplot()函数增强了散点图的许多功能，它可以很方便地绘制散点图，并能添加拟合曲线，边界箱线图和置信椭圆，还可以按子集绘图和交互式地识别点。

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')

参数注释：

formula：在该参数中，分组使用 | group_variable 来表示。例如，mpg ~ wt| cyl，表示的含义是按照cyl的水平分别绘制mpg和wt的关系图

span：控制loess曲线中的平滑量，该参数值最大，拟合的效果越好。

legend.plot：设置为TRUE，表示在左上边界添加图例

boxplots：表示边界线箱图，有效值是x,y或xy，分别表示在x轴，y轴，或xy轴上绘制箱图。

二，散点图矩阵

基础函数paris()函数用于创建散点图矩阵，panel.cor()函数是自定义的面板函数(panel function)，用于在矩阵的上三角显示相关度；下三角使用系统预定义的平滑函数，用于在矩阵的下三角显示散点图和平滑曲线。

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()函数，用于生成散点图矩阵，实际上，该函数是pairs()的封装器，用于产生增强的散点图矩阵，spm是该函数的别名。

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, ...)

参数注释：

diagonal：对角线面板显示的内容，
adjust：用于密度估计的相对带宽(relative bandwidth)，传递给density()函数
nclass：直方图的封箱的数量，传递给hist()函数
plot.points：是否在非对角线绘制点，默认值是TRUE
smoother：用于制定函数，用于绘制平滑曲线，默认值是gamLine()函数，其他有效值是：loessLine，quantregLine
smoother.args：传递给smoother函数的参数，是一个list类型，例如，smoother.args==list(lty=2) 表示设置平滑(loess)拟合曲线使用虚线，而不是实线
smooth,span：这两个参数是为了向后兼容，如果该参数设置为TRUE(默认值)，那么smooter设置为LoessLine，使用LoessLine()函数绘制平滑曲线。如果设置span，那么该参数会被添加到smoother.args中。
spread：是否添加用于展示分散度和对称信息的直线，默认值是by.groups参数值取反。
reg.line：默认值是lm，用于制定绘制回归直线的函数
ellipse：在非对角线绘制数据密度椭圆
groups：对数据分组
by.groups：如果设置为TRUE，那么回归直线按照分组来拟合(fit)

例如：使用mtcars数据集来绘制散点图：

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

主对角线上放置了核密度曲线和轴须：

三，高密度散点图

基础包中的smoothScatter()函数，可以利用核密度估计生成用颜色密度来表示点密度的散点图。

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()函数，把二元变量的封箱放到六边形单元格中，xbins是水平封箱的数量：

hexbin(x, y, xbins = 30)

该函数创建了一个hexbin对象，最基本的组成是一个cell和落入每个cell的点的数量count。

例如，使用hexbin()来绘制高密度散点图，六边形的颜色深度表示散点的密度。

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

四，三维散点图

三维散点图用于对三个变量之间的交互关系进行可视化，包scatterplot3d包中的函数scatterplot3d()，可以用于绘制三维散点图：

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, ...)

参数注释：

x,y,z：图形的三个坐标
color：点的颜色
main，sub：主标题和小标题
xlim,ylim,zlim：用于指定(min,max)，用于限制坐标轴上点的范围。
xlab,ylab,zlab：各个坐标轴的标签
scale.y：y轴相对于x和z的标度
angle：x和y轴之间的角度
axis：是否绘制坐标轴
tick.marks, label.tick.marks, x.ticklabs, y.ticklabs, z.ticklabs：刻度，刻度值
type：用于指定点的类型，p是点，l是线，h是在x-y平面中的垂线
highlight.3d：当type = "p" 或 type = "h" 时，根据y坐标把点绘制成不同的颜色；其他情况下，使用color参数的值来绘制点的颜色。

例如，利用mtcars数据集，绘制wt，disp和mpg之间的三维散点图：

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

可旋转的3D散点图：

library(rgl)
with(mtcars,plot3d(wt,disp,mpg,col='red',size=5))library(car)
with(mtcars,scatter3d(wt,disp,mpg))

五，气泡图

使用气泡图来展示三个变量之间的关系，先创建一个二维散点图，然后用点的大小来代表第三个变量的值。

基础包中的symbols()函数用于绘制气泡图：

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, ...)

参数注释：

x，y，circles：circles用于指定气泡的半径

inches：比例因子，控制气泡的大小(默认最大圆圈为1 inch)

参考文档：

scatterplotMatrix