精华内容
下载资源
问答
  • R语言绘图-散点图

    万次阅读 多人点赞 2017-10-22 11:30:29
    R语言绘图-散点图散点图是展示两个或个数值型变量相关性特征的常用工具,通常包括简单散点图、三维散点图、矩阵散点图等。简单散点图简单散点图是将观测数据绘制在一个二维平面中,以此观察数值型变量之间的相关性...

    R语言绘图-散点图

    散点图是展示两个或多个数值型变量相关性特征的常用工具,通常包括简单散点图、三维散点图、矩阵散点图等。

    简单散点图

    简单散点图是将观测数据绘制在一个二维平面中,以此观察数值型变量之间的相关性。我们以R中ggplot2包中的mtcars数据集来讲述一下R如何绘制简单散点图。

    ggplot2包的安装及调用

    install.packages("ggplot2")#安装ggplot2包#
    library(ggplot2)#ggplot2包#

    mtcars数据集的调用的查看

    data("mtcars")#调用mtcars数据集#
    mtcars#查看mtcars数据集#
    > mtcars
                         mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
    Mazda RX4           21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
    Mazda RX4 Wag       21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
    Datsun 710          22.8   4 108.0  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
    Hornet 4 Drive      21.4   6 258.0 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
    Hornet Sportabout   18.7   8 360.0 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
    Valiant             18.1   6 225.0 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1
    Duster 360          14.3   8 360.0 245 3.21 3.570 15.84  0  0    3    4
    Merc 240D           24.4   4 146.7  62 3.69 3.190 20.00  1  0    4    2
    Merc 230            22.8   4 140.8  95 3.92 3.150 22.90  1  0    4    2
    Merc 280            19.2   6 167.6 123 3.92 3.440 18.30  1  0    4    4
    Merc 280C           17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4
    Merc 450SE          16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0    3    3
    Merc 450SL          17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0    3    3
    Merc 450SLC         15.2   8 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0  0    3    3
    Cadillac Fleetwood  10.4   8 472.0 205 2.93 5.250 17.98  0  0    3    4
    Lincoln Continental 10.4   8 460.0 215 3.00 5.424 17.82  0  0    3    4
    Chrysler Imperial   14.7   8 440.0 230 3.23 5.345 17.42  0  0    3    4
    Fiat 128            32.4   4  78.7  66 4.08 2.200 19.47  1  1    4    1
    Honda Civic         30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2
    Toyota Corolla      33.9   4  71.1  65 4.22 1.835 19.90  1  1    4    1
    Toyota Corona       21.5   4 120.1  97 3.70 2.465 20.01  1  0    3    1
    Dodge Challenger    15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2
    AMC Javelin         15.2   8 304.0 150 3.15 3.435 17.30  0  0    3    2
    Camaro Z28          13.3   8 350.0 245 3.73 3.840 15.41  0  0    3    4
    Pontiac Firebird    19.2   8 400.0 175 3.08 3.845 17.05  0  0    3    2
    Fiat X1-9           27.3   4  79.0  66 4.08 1.935 18.90  1  1    4    1
    Porsche 914-2       26.0   4 120.3  91 4.43 2.140 16.70  0  1    5    2
    Lotus Europa        30.4   4  95.1 113 3.77 1.513 16.90  1  1    5    2
    Ford Pantera L      15.8   8 351.0 264 4.22 3.170 14.50  0  1    5    4
    Ferrari Dino        19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6
    Maserati Bora       15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8
    Volvo 142E          21.4   4 121.0 109 4.11 2.780 18.60  1  1    4    2

    比如我们想绘制变量mpg与变量wt之间的散点图。可以用三个函数进行绘制,包括plot()函数、ggplot2中的qplot()函数及ggplot()函数。

    一、plot()函数绘制简单散点图

    代码如下:

    plot(x = mtcars$wt,y = mtcars$mpg)
    plot(mtcars$wt,mtcars$mpg)
    plot(mtcars$mpg~mtcars$wt)
    plot(mpg~wt,data = mtcars)

    结果如下:
    这里写图片描述
    四种方式绘制的图片(上图)都一样。第一种方式,x代表以何变量作为散点图的横坐标,y代表以何变量作为散点图的纵坐标;第二种方式为第一种方式的简写,默认第一个变量为散点图的横坐标,第二个变量为散点图的纵坐标;第三种方式和第四种方式采用了R公式的写法,符号“~”前作为散点图的纵坐标,符号“~”后作为散点图的纵坐标,第三种方式直接调用向量,而第四种方式用data参数指定绘图的数据框。

    二、qplot()函数绘制散点图

    ggplot2中的qplot()函数也可以用于绘制散点图。代码如下:

    qplot(x = mtcars$wt,y = mtcars$mpg)
    qplot(mtcars$wt,mtcars$mpg)
    qplot(wt,mpg,data = mtcars)

    结果如下:
    这里写图片描述
    此处用法与plot()函数类似,但没有R公式方式的写法。

    三、ggplot()函数

    除上述两种方式外,ggplot()函数也可以用于散点图的绘制,个人比较喜欢ggplot()函数绘制。因为个人感觉其绘图比较灵活,在函数后通过“+”可以直接增加图层。
    ggplot()绘制散点图最基本的代码如下:

    ggplot(data = mtcars,aes(x = wt,y = mpg))+
      geom_point()

    结果如下:
    这里写图片描述
    当然也可以简写:

    ggplot(mtcars,aes(wt,mpg))+
      geom_point()

    结果:这里写图片描述
    两种方法的结果一样。ggplot()在data参数中指定需要绘图的数据框,x和y分别制定散点图的横坐标和纵坐标。geom_point()语句代表我们想要绘制的图像是散点图。

    1、增加回归线

    有时绘制完散点图后,我们希望在散点图上增加一条趋势线,这时我们可以用到geom_smooth()语句。代码如下:

    ggplot(mtcars,aes(wt,mpg))+
      geom_point()+
      geom_smooth()

    结果如下:
    这里写图片描述
    我们看到在散点图上增加的光滑曲线不是一条直线,如果我们想要绘制一条直线趋势线,我们需要用到method语句。代码如下:

    ggplot(mtcars,aes(wt,mpg))+
      geom_point()+
      geom_smooth(method = "lm")

    这里写图片描述
    这时我们看到趋势线变成直线,这是因为在geom_smooth()语句中的method参数默认选择的平滑方法是loess(局部多项式回归拟合),用method=“lm”可以指定对二维散点图进行平滑的方法为lm(线性回归拟合),当然也包括其他方法比如“glm”、“gam”、“rlm”等,在此不详细展开,有兴趣的读者可以查阅相关文献。

    2、置信区间的显示

    默认情况下,所绘制回归曲线的置信区间是显示的,如上图。如果我们希望不显示置信区间,可以用到geom_smooth()语句中的se参数。代码如下:

    ggplot(mtcars,aes(wt,mpg))+
      geom_point()+
      geom_smooth(method = "lm",se=FALSE)

    结果如下:
    这里写图片描述

    ggplot(mtcars,aes(wt,mpg))+
      geom_point()+
      geom_smooth(method = "loess",se=FALSE)

    这里写图片描述

    3、修改横纵轴标题

    我们在绘图时通常需要对横纵轴标题进行修改。如上图,我们想把wt修改为“横轴”,mpg修改为“纵轴”。可以用到labs()函数。代码如下:

    ggplot(mtcars,aes(wt,mpg))+
      geom_point()+
      geom_smooth(method = "loess",se=FALSE)+
      labs(x="横轴",
           y="纵轴")

    结果如下:
    这里写图片描述

    4、修改点及线的颜色

    如果我们想修改散点图的颜色,可以用colour参数。比如我们想把上图中点的颜色由黑色修改为红色。代码如下:

    ggplot(mtcars,aes(wt,mpg))+
      geom_point(colour="red")+
      geom_smooth(method = "loess",se=FALSE)+
      labs(x="横轴",
           y="纵轴")

    结果如下:
    这里写图片描述
    如果想要将回归线的颜色由蓝色修改为黑色,代码如下:

    ggplot(mtcars,aes(wt,mpg))+
      geom_point(colour="red")+
      geom_smooth(method = "loess",se=FALSE,colour="black")+
      labs(x="横轴",
           y="纵轴")

    结果如下:
    这里写图片描述
    针对散点图的修改还有更多的小技巧需要我们在实际应用中进行学习,其他对散点图进行修饰的方法,我会在以后的文章中慢慢分享。

    展开全文
  • 原标题:在R语言中绘制散点图最快的方法欢迎关注本号,本号一直以来坚持更新R语言的内容,到目前基本语法部分已使用20篇文章介绍完了,现在开始介绍R绘图方面的内容,如果您喜欢本号的文章,请关注或收藏。...

    原标题:在R语言中绘制散点图最快的方法

    欢迎关注本号,本号一直以来坚持更新R语言的内容,到目前基本语法部分已使用20多篇文章介绍完了,现在开始介绍R绘图方面的内容,如果您喜欢本号的文章,请关注或收藏。

    概述

    散点图(scatter diagram)是对两个数量变量间关系的图形表述,在R语言中可以使用plot函数绘制简单的散点图。

    案例数据

    某商店统计了10次利用周末电视广告来促销。管理人员想证实广告播放次数和下一周商店销售额之间是否存在关系。具体数值见下表:(案例来自Statistics for business and economics,11th Edition,作者:David R. Anderson,Dennis J. Sweeney,Thomas A. Williams),具体数据可以参见下表:

    R中的实现

    使用R语言绘制散点图的代码如下:

    x

    y

    plot(x, y, xlab = "广告次数", ylab = "销售额(100美元)")

    其效果如下图所示:

    从散点图可以看出,广告次数和销售额之间存在正相关关系。即,较高的广告次数可以带来较高的销售额。

    添加趋势线

    也可以在散点图上添加趋势线。趋势线(trendline)是显示相关性近似程度的一条直线。

    在R语言中可以使用abline函数和lm函数添加趋势线。

    abline(lm(y~x)) #lm函数是回归函数这里是求y关于x的一元回归情况,并使用abline函数绘制出来

    其效果如下图所示:

    总结

    可以看出在R语言中使用plot函数绘制散点图还是相当简单的。而plot函数的具体用法在本号前面的文章已经介绍过,如果对这个函数有不清楚的地方,可以翻阅本号前面的文章。返回搜狐,查看更多

    责任编辑:

    展开全文
  • About 3D散点图普通二维散点图多表示二元变量的关系,而三维散点图则能表示三个定量变量之间的交互关系(其实我还没有用到过T^T,先列表说一下,万一以后用到嘞)01三维散点图这里还是用mtcars数据进行演示,观察机车...
    97f50e818d9c5fd1f45cb9c724782ce7.pngb8cab539bde170855fb6c3ec3f2af2ba.pngb8cab539bde170855fb6c3ec3f2af2ba.png

    About 3D散点图

    普通二维散点图多表示二元变量的关系,而三维散点图则能表示三个定量变量之间的交互关系(其实我还没有用到过T^T,先列表说一下,万一以后用到嘞)

    01

    三维散点图

    这里还是用mtcars数据进行演示,观察机车英里数、车重和排量之间的关系(即mpg,wt,disp),我们可以用R语言工具包scatterplot3d中的scatterplot3d(x,y,z)函数绘制。

    首先还是要安装咱们的工具包,导入工具包,引用函数,代码如下:

    >install.packages("scatterplot3d")

    >library(scatterplot3d)

    >attach(mtcars)

    >scatterplot3d(wt,disp,mpg,main="Basic 3D Scatter Plot")

    e82293f183c5c5bf364fea61b5090207.png

    可以看到x轴反映的是车重,y轴代表英里数,z轴为排量。

    02

    散点图修饰

    跟其他的函数一样,这个函数也提供了许多编辑选项,比如下边的代码,添加了type=”h”即增加纵深线,让xz平面更明显。通过pch=16,更改了数据点的填充。通过highlight.3d=TRUE调整了数据的渐变颜色。代码如下(图还是蛮漂亮的):

    >scatterplot3d(wt,disp,mpg,pch=16,highlight.3d=TRUE,type="h",main="Basic 3D Scatter Plot")

    2b59a8fe118a67ceb6012f79b840cd42.png

    03

    绘制回归平面

    我们利用多元回归方程,通过车重(wt)和排量(disp)对每加仑英里数进行了预测和可视化处理,平面代表预测值。平面到点的垂直距离表示残差值。若点在平面之上则表明它的预测值被低估了,而点在平面之下则表明它的预测值被高估了。代码如下:

    >s3d

    type="h",main="Basic 3D Scatter Plot")

    >fit

    >s3d$plane3d(fit)

    3fdcf98f119ab77b7431ec773a016d71.png

    04

    人机交互

    此外,还有一类函数可以让你和散点图形成交互操作(可能比较好对数据进行观测吧)看代码:

    178e05d0224e41e9b6ee29a9576bdad4.png

    >install.packages("rgl")

    >library(rgl)

    >attach(mtcars)

    >plot3d(wt,disp,mpg,col="red",size=5)

    e9565bdbdbb578dbe3a33185c358f716.gif

    我也不知道我什么时候能用到,不过我觉得屯一点东西还是很有必要的,不怕吃得多,就怕懒得吃,加油!

    62b73a143013d39c48fcc850d5fd0846.png

    扫码关注我们

    小玗的生态圈

    给你不一样的科研感受

    点“在看”给我一朵小黄花b623fe6cf8ab1e08f1bc70791ea40d7d.gif

    3005925d2ff7f83c3a673bed00328235.png
    展开全文
  • R语言中的散点图需要两个数值型变量分别作为X轴、Y轴映射对象,同时通过颜色、大小、形状进行分类变量映射。由于散点图在数据量较的情况下效果更佳,这里使用ggplot包内自带的数据集diamonds进行案例演示。ggplot...

    今天开始跟大家分享散点图及其美化技巧!

    R语言中的散点图需要两个数值型变量分别作为X轴、Y轴映射对象,同时通过颜色、大小、形状进行分类变量映射。

    由于散点图在数据量较多的情况下效果更佳,这里使用ggplot包内自带的数据集diamonds进行案例演示。

    ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point()

    在R中制作散点图的基本语法如上,数据集、X轴、Y轴,最后是散点图图层。

    以上散点图是最简单的不加任何修饰的默认图形,通过在aes映射中添加分类变量,以大小、颜色、形状进行区分,就可以制作出多系列散点图。

    散点图(形状分类)

    ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(aes(shape=cut))

    散点图(颜色分类)

    ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(aes(colour=cut))

    散点图(大小分类)

    ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(aes(size=cut))

    也可以同时在一个函数语句中加入两个以上的分类指标参数。

    ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(aes(colour=cut,size=table))

    由于该数据集记录较多,所以数据点相互重合,很多区域很难辨识,R语言中提供了两种处理方式:

    使用alpha参数(透明化处理):

    ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(alpha = 1/10)

    使用像素级散点图:

    ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(shape=".")

    由于散点图可以通过添加size参数用来展示某一指标在散点上的大小,所以基本也不需要单独的气泡图函数。

    以上散点图都没有考虑过美化的问题;这里通过添加主题、颜色模板可以将其美化:

    ggplot(diamonds,aes(carat,price))+

    geom_point(aes(colour=cut))+

    ggtitle("Scatter Plot")+

    theme_economist(base_size=14)+

    scale_colour_economist()+

    guides(colour=guide_legend(title=NULL))

    ggplot(diamonds,aes(carat,price))+

    geom_point(aes(colour=cut,size=table))+

    ggtitle("Scatter Plot")+

    theme_wsj()+

    scale_colour_wsj()+

    guides(size=guide_legend(title=NULL),colour=guide_legend(title=NULL))

    ggplot(diamonds,aes(carat,price))+

    geom_point(aes(colour=cut,size=table))+

    ggtitle("Scatter Plot")+

    theme_economist(base_size=14)+

    scale_colour_economist()+

    guides(size=guide_legend(title=NULL),colour=guide_legend(title=NULL))

    当然,如果你觉得上数据集太过密集,想要看某一个区域内的具体分布情况,只需要添加xlim()、ylim()参数即可:

    ggplot(diamonds,aes(carat,price))+

    geom_point(aes(colour=cut,size=table))+

    ggtitle("Scatter Plot")+

    theme_wsj()+

    scale_colour_wsj()+

    guides(size=guide_legend(title=NULL),colour=guide_legend(title=NULL))+

    xlim(1,2)+

    ylim(5000,10000)

    ggplot(diamonds,aes(carat,price))+

    geom_point(aes(colour=cut,size=table))+

    ggtitle("Scatter Plot")+

    theme_economist(base_size=14)+

    scale_colour_economist()+

    guides(size=guide_legend(title=NULL),colour=guide_legend(title=NULL))+

    xlim(1,2)+

    ylim(5000,10000)

    最后,如果你想要拟合出该数据集的走势曲线,也可以通过添加geom_smooth()参数实现:

    ggplot(diamonds,aes(carat,price))+

    geom_point()+

    geom_smooth(method='lm')+

    theme_classic()

    散点图函数结合统计变换之后可以衍生无穷多中图表类型,具体的图表类型细节,可以参考哈德利的ggplot原著。

    联系方式:

    微信:ljty1991

    个人公众号:数据小魔方(datamofang)

    团队公众号:EasyCharts

    qq交流群:[魔方学院]553270834

    展开全文
  • R语言散点图

    万次阅读 多人点赞 2018-03-09 00:40:35
    运行命令时依次传递给plot()函数一个向量x和一个向量y 2)使用ggplot函数,运行geom_point()函数,分别映射一个变量到x和y heightweight是个列数据集ps:通过设定点形参数可以在散点图中绘制默认值以外的点形...
  • 多变量关系探查,矩阵散点图是非常不错的选择,是可视化利器。假设你有5个指标数据要考察两两之间关系,不需要依次制作10个散点图,矩阵散点图可以一次搞定,在一个大坐标下完成所有散点图的绘制,按照矩阵的形式...
  • 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,变量之间的两两关系可以通过散点图矩阵来展示。1. 散点图矩阵1.1 paris()函数基础函数paris()函数用于创建散点图矩阵,...
  • R语言开发之输出散点图

    千次阅读 2018-09-17 15:46:19
    散点图显示了在笛卡尔平面绘制的个点。每个点代表两个变量的值。在水平轴上选择一个变量,在垂直轴中选择另一个变量。在R中简单散点图使用plot()函数来创建,语法如下: plot(x, y, main, xlab, ylab, xlim, ...
  • 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,变量之间的两两关系可以通过散点图矩阵来展示。1. 散点图矩阵1.1 paris()函数基础函数paris()函数用于创建散点图矩阵,...
  • 绘制基础图形 饼图 示例:数据集VADeaths展示不同人群...箱线图(boxplot)也称箱须,其绘制须使用常用的统计量,能提供有关数据位置和分散情况的关键信息,尤其在比较不同特征时,更可表现其分散程度差异。下图标
  • 概述:通常,我们需要对两个连续变量进行相关性分析,可采用散点图叠加拟合曲线(有时也可包含95%置信区间)来呈现相关性分析的结果。本文将介绍使用R语言来绘制散点相关图,并自动添加相关系数和显著性水平(P值)及...
  • R语言中级绘图:三维散点图

    千次阅读 2019-08-29 07:53:08
    本章,我们主要关注用于展示双变量间关系和多变量间关系的绘图方法 三维散点图 使用函数scatterplot3d()绘制三维散点图 示例 install.packages("scatterplot3d") library(scatterplot3d) attach(mtcars) scatterplot...
  • 适用范围:用两组数据构成个坐标点,考察坐标点的分布,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。值由点在图表中的位置表示。类别由图表中的不同标记表示。散点图通常...
  • R语言-探索变量

    2017-12-27 15:49:00
    目的:  通过探索文件pseudo_facebook.tsv数据来学会多个变量的分析流程 ... 散点图 dplyr汇总数据 比例图 第三个变量加入到图形中 简介:  如果在探索多变量的时候,我们通常会把额外的变量用多维的图...
  • 在做项目的时候,发现需要次绘制散点图和图例,以及计算线性回归的拟合公式和R2,为了方便处理,特编写了这个函数,希望对大家有所帮助。 也欢迎大家提出报给的改进建议或者更的需求组合。具体的可视化函数如下...
  • 气泡图气泡图是一种多变量图表,是散点图的变体,也可以认为是散点图和百分比区域图的组合[1]。气泡图最基本的用法是使用三个值来确定每个数据序列,和散点图一样。气泡图通过气泡的位置及面积大小,可分析数据之间...
  • 之前ggplot2系列中我们已经学会了常用的统计图形,如条形图、直方图、散点图、折线图、饼图和地图等,今天再和大家谈谈R语言中常用的其他图形,如相关系数图。 虽然cor()函数可以非常方便快捷的计算出连续变量...
  • 本章,我们主要关注用于展示双变量间关系和多变量间关系的绘图方法 当数据点重叠很严重时,用散点图来观察变量关系就显得“力不从心”,这时就需要使用高密度图来显示双变量之间关系。 示例 #设置数据 set.seed(1234...
  • R语言聚类显示不全???

    千次阅读 2020-04-13 21:08:09
    使用R语言中的聚类是,当需要聚类的数据比较时,常常出现下面的图片。这时候我们怎么办法呢。 这是变量较少的时候的: 可是当变量比较就是这个样子了: 解决方式 数据处理 当遇到上述情况,可是又想可视化...
  • 在异常值处理之前需要对异常值进行识别,一般采用单变量散点图或是箱状图进行表 示。在 R 中,使用函数 dotchart()、boxplot()实现绘制单变量散点图与箱形图。 实验目的 ① 掌握 R 语言中数据清洗的常用...
  • 核密度图三、多变量绘图1. 条形图2. 棘状图1. 箱线图2. 散点图3. 折线图4. 相关图 导读 本文整理了对数据用图表的形式进行描述性描述性分析的过程,包括箱线图散点图柱状图以及相关图等重要图表的用法。 一、画图...
  • 回归分析图形 回归分析分为简单回归与复杂回归 ...上图为一个散点图矩阵,描述了五个变量之间的相关关系,我们可以通过非主对角线的散点图来查看两个变量之间的关系。 多元线性回归简单地就是OLS回归,通过lm和
  • 教程: 慕课网 《R语言之数据可视化》 讲师:Angelayuan 学习内容: 课程第三章7-9节 数据可视化 3. ggplot2绘图系统 ggplot2绘图有很的层: - Data:变量 - Aesthetics:美学层(x,y轴、颜色、大小...
  • R语言线性回归综述

    2019-11-13 23:14:36
    文章目录@[toc]线性回归简介变量类型适用条件分类用途R语言实现模型建构模型评估模型检验模型修正 线性回归简介 线性回归是利用最小二乘法对一个或个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。 变量类型 ...
  • 常用图形散点图image散点图用来表征两个(如果个就分面,如上图)数值型变量间的关系,每个点的位置(即x轴和y轴坐标)映射着两个变量的值。当然对于三个数值型变量,也有三维散点图,不过用得不。气泡图image在散点...
  • 当考察变量间的相关关系时,通常将变量的两两关系以矩阵的形式排列起来,R提供了散点图矩阵、相关矩阵等多种可视化方案,囊括了众多函数。本文对R语言相关关系可视化的函数进行了初步梳理(全篇框架如下),...
  • 气泡图气泡图是一种多变量图表,是散点图的变体,也可以认为是散点图和百分比区域图的组合[1]。气泡图最基本的用法是使用三个值来确定每个数据序列,和散点图一样。气泡图通过气泡的位置及面积大小,可分析数据之间...
  • 侵权声明:本篇文章是查阅各种网络技术博客撰写的,仅供学习使用,如有侵权立即删除。主成分分析——将指标...目前有两个变量x1和x2,从它们形成的散点图可以看出x1和x2呈现线性关系,也就是说x1和x2之间有较大的...
  • R语言_第8章

    2019-03-12 18:08:47
    面板散点图 setwd("E:/R/R-beginer-guide/data/RBook") Env <- read.table(file="RIKZENV.txt",header=TRUE) Env$MyTime <- Env$Year+Env$dDay3/365 #生成一个代表时间天数的...

空空如也

空空如也

1 2 3
收藏数 44
精华内容 17
关键字:

r语言多变量散点图