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可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

 天道酬勤YXJ1 2016-04-26

閱讀目錄

  • 散點(diǎn)圖簡(jiǎn)介

  • 繪制基本散點(diǎn)圖

  • 基于顏色和點(diǎn)形對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組

  • 映射連續(xù)型變量

  • 處理散點(diǎn)重疊

  • 添加回歸模型擬合線

  • 添加自定義模型擬合線

  • 向散點(diǎn)圖添加邊際地毯

  • 向散點(diǎn)圖添加標(biāo)簽

散點(diǎn)圖簡(jiǎn)介

散點(diǎn)圖通常是用來(lái)表述兩個(gè)連續(xù)變量之間的關(guān)系,,圖中的每個(gè)點(diǎn)表示目標(biāo)數(shù)據(jù)集中的每個(gè)樣本。

同時(shí)散點(diǎn)圖中常常還會(huì)擬合一些直線,,以用來(lái)表示某些模型,。

繪制基本散點(diǎn)圖

本例選用如下測(cè)試數(shù)據(jù)集:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

繪制方法是首先調(diào)用ggplot函數(shù)選定數(shù)據(jù)集,并在aes參數(shù)中指明橫軸縱軸,。然后調(diào)用散點(diǎn)圖函數(shù)geom_point()便可繪制出基本散點(diǎn)圖,。R語(yǔ)言示例代碼如下:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

運(yùn)行結(jié)果:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

基于顏色和點(diǎn)形對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組

本例選用如下測(cè)試數(shù)據(jù)集:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

繪制方法是在基礎(chǔ)散點(diǎn)圖之上再在基函數(shù)的美學(xué)參數(shù)集里設(shè)置一個(gè)美學(xué)變量??芍付╟olour或者shape兩種參數(shù),,分別將不同分組以不同顏色/點(diǎn)形表述。R語(yǔ)言示例代碼(基于顏色分組)如下:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

運(yùn)行結(jié)果:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

R語(yǔ)言示例代碼(基于點(diǎn)形分組)如下:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

運(yùn)行結(jié)果:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

說(shuō)明:可自定義點(diǎn)形,,共有大概36種點(diǎn)形可供選擇,。具體請(qǐng)參考R語(yǔ)言ggplot2手冊(cè)。

映射連續(xù)型變量

本例選用如下測(cè)試數(shù)據(jù)集:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

上一個(gè)示例中,,映射到分組的變量是離散型變量,。而對(duì)于除了橫軸縱軸之外的連續(xù)型變量,也可以映射到散點(diǎn)圖的色深和點(diǎn)大小上,。R語(yǔ)言示例代碼(綁定顏色)如下:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

運(yùn)行結(jié)果:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

R語(yǔ)言示例代碼(綁定大小)如下:

運(yùn)行結(jié)果:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

處理散點(diǎn)重疊

本例選用如下測(cè)試數(shù)據(jù)集:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

如果圖中的散點(diǎn)重疊現(xiàn)象比較嚴(yán)重,,可以在散點(diǎn)圖中設(shè)置散點(diǎn)的透明度來(lái)進(jìn)行可視化。R語(yǔ)言示例代碼如下:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

運(yùn)行結(jié)果:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

添加回歸模型擬合線

本例選用如下測(cè)試數(shù)據(jù)集:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

如果需要網(wǎng)散點(diǎn)圖中添加回歸模型擬合線,,最主要是調(diào)用stat_smooth()函數(shù),。R語(yǔ)言示例代碼如下:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

運(yùn)行結(jié)果:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

線段為曲線是因?yàn)閰⑴c擬合模型為局部線性回歸模型,。往geom_smooth()函數(shù)中加入”method = lm”即可擬合經(jīng)典線性回歸。結(jié)果如下圖:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

添加自定義模型擬合線

本例選用如下測(cè)試數(shù)據(jù)集:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

上面一小節(jié)展示了用全局/局部回歸模型擬合樣本點(diǎn)并展示擬合線段,,它使用ggplot2提供的geom_smooth()函數(shù)自動(dòng)擬合并完成繪制,。

但在更多時(shí)候,我們會(huì)使用其他包的模型(非ggplot2內(nèi)置模型)擬合,。針對(duì)這種情況,,我們需要自定義一個(gè)函數(shù)。該函數(shù)接受模型,、橫縱軸名,、橫軸范圍、橫軸樣本點(diǎn)數(shù)量等參數(shù),,輸出一個(gè)包含預(yù)測(cè)變量和預(yù)測(cè)值的數(shù)據(jù)框,。R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)代碼如下:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

在使用其他模型建模好之后,將新的模型等各參數(shù)傳遞進(jìn)上述函數(shù),,便得到預(yù)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)集,。最后將新的數(shù)據(jù)集輸出為折線圖即可。

下面展示一個(gè)略微復(fù)雜的例子,,它將數(shù)據(jù)集根據(jù)不同性別分為兩組,,分別建立回歸模型并繪制其擬合線。R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)代碼如下:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

運(yùn)行結(jié)果:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

向散點(diǎn)圖添加邊際地毯

本例選用如下測(cè)試數(shù)據(jù)集:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

方法很簡(jiǎn)單,,在原先散點(diǎn)圖繪制函數(shù)的基礎(chǔ)上增加邊際地毯函數(shù)就行,。R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)代碼如下:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

運(yùn)行結(jié)果:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

向散點(diǎn)圖添加標(biāo)簽

本例選用如下測(cè)試數(shù)據(jù)集:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

往散點(diǎn)圖中添加標(biāo)簽的方法也很簡(jiǎn)單,在原有散點(diǎn)圖函數(shù)的基礎(chǔ)上增加文本函數(shù)即可,。R語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)代碼如下:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

運(yùn)行結(jié)果:

可視化:R語(yǔ)言數(shù)據(jù)可視化之散點(diǎn)圖

PS:該示例中我們?cè)谖谋纠L制函數(shù)中重定義了美學(xué)特征集,。之后文本繪制函數(shù)將使用新的美學(xué)特征集,但其他繪制函數(shù)的不變,。

via:36大數(shù)據(jù) ,。 作者:穆晨 感謝!

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