基本语法:
x 横坐标 x 轴的数据集合;
y 纵坐标 y 轴的数据集合;
type:绘图的类型,p 为点、l 为直线, o 同时绘制点和线,且线穿过点;
main:图表标题;
xlab、ylab x 轴和 y 轴的标签名称;
xlim、ylim x 轴和 y 轴的范围;
axes 布尔值,是否绘制两个 x 轴。
p:点图;
l:线图;
b:同时绘制点和线;
c:仅绘制参数 b 所示的线;
o:同时绘制点和线,且线穿过点;
h:绘制出点到横坐标轴的垂直线;
s:阶梯图,先横后纵;
S:阶梯图,先纵后竖;
n: 空图。
美化后的散点图
散点图矩阵是借助两变量散点图的作图方法,它可以看作是一个大的图形方阵,其每一个非主对角元素的位置上是对应行的变量与对应列的变量的散点图。而主对角元素位置上是各变量名,这样,借助散点图矩阵可以清晰地看到所研究多个变量两两之间的相关关系。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,这里我们用pairs()函数绘制。
把直方图放在对角线上
geom_point()函数用于创建散点图。散点图对于显示两个连续变量之间的关系最有用。它可以用于比较一个连续变量和一个类别变量,或者两个类别变量,但是像geom_jitter()、geom_count()或geom_bin2d()这样的变体通常更合适。气泡图是一个散点图,第三个变量映射到点的大小。
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可以用pairs生成一个配对的散点图矩阵,矩阵由X中的每列的列变量对其他各列列变量的散点图组成,得到的矩阵中每个散点图行、列长度都是固定的。