R语言—-画图进修条记之Scatter plots

最近某项目要搞数据挖掘,需要对数据举办可视化显示,原本我是规划直接用Excel 算了,规划,用了一段时间,发明有些数据图用excel贫苦得要命,然后,上网找了一下,本来,有在这方面也有一门专门的语言—-R语言,我发明,用它绘制数据图十分强大,就规划花几天,就进修如何用R语言绘制数据图

散布图(scatter plots)

需要把握的呼吁:

plot()

xyplot()

qplot()

text()

smoothScatter()

matrix()

jitter()

rbinom()

rnorm()

lines()

lowess()

nls()

用的的包:

ggplot2

lattice

scattersplot3d

辅佐用法:

呼吁行内里直接打

?你要查的呼吁即可

基本用法:

1	`plot(cars$dist~cars$speed)`

更多用法在R节制台中打上

?plot

你就清楚用法了

xyplot

数据汇总要领

1	`xyplot(Sepal.Length~Sepal.Width,data=iris,groups=Species,auto.key=list(corner=c(1,1)))`

格栅

qplot()

1	`qplot(Sepal.Length,Sepal.Width,data=iris,col=as.factor(Species),size=as.factor(Species),shape=as.factor(Species))`

标识点

1 2	`plot(mpg~disp,data=mtcars)` `text(160,21,“Mazdz RX4”)`

发抖(jitter)

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x <- rbinom(1000, 10, 0.25)
y <- rbinom(1000, 10, 0.25)
plot(x, y)

发抖后

1	`plot(jitter(x),jitter(y))`

x所有点都可以显示出来

直线模式:

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plot(mtcars$mpg~mtcars$disp)
lmfit <- lm(mtcars$mpg~mtcars$disp)
abline(lmfit)

非线性模式的曲线:

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x <- -(1:100)/10
y <- 100+10*exp(x/2)+rnorm(x)/10
nlmod <- nls(y~Const+A*exp(B*x),trace=TRUE)
plot(x,y)
lines(x,predict(nlmod),col=“red”)

非参数值的曲线(英文是non-parametric,我也搞不清楚这样相识对差池)

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plot(cars, main=“测试lowess”)
lines(lowess(cars), col=“red”)
lines(lowess(cars, f=0.3), col=“blue”)

建造3D视图

需要利用 scattersplot3d 包

1	`scatterplot(mtcars$wt, mtcars$disp, mtcars$mpg)`

QQ图(研究正态漫衍的一种图…)

1 2	`qqnorm(mtcars$mpg)` `qqline(mtcars$mpg)`

在坐标轴上显示数据密度

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x <- rnorm(1000)
plot(density(x))
rug(x)

大数据的滑腻分手图显示

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n <- 1000000
x <- matrix(rnorm(n), ncol=2)
y <- matrix(rnorm(n,mean=3,sd=1.5), ncol=2)
smoothScatter(x,y)

这么看正态漫衍图挺带感的

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