9.4 散点图

9.4.1 问题

你想要绘制一幅散点图。

9.4.2 方案

假设这是你的数据：

  1. set.seed(955)
  2. # 创建一些噪声数据
  3. dat <- data.frame(cond = rep(c("A", "B"), each = 10), xvar = 1:20 + 
  4.   rnorm(20, sd = 3), yvar = 1:20 + rnorm(20, sd = 3))
  5. head(dat)
  6. #>   cond   xvar     yvar
  7. #> 1    A -4.252  3.47316
  8. #> 2    A  1.702  0.00594
  9. #> 3    A  4.323 -0.09425
  10. #> 4    A  1.781  2.07281
  11. #> 5    A 11.537  1.21544
  12. #> 6    A  6.672  3.60811
  14. library(ggplot2)

9.4.2.1 带回归线的基本散点图

  1. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar)) +
  2.     geom_point(shape=1)      # 使用空心圆

9.4 散点图 - 图1

  2. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar)) +
  3.     geom_point(shape=1) +    # 使用空心圆
  4.     geom_smooth(method=lm)   # 添加回归线

9.4 散点图 - 图2

  1.                              # (默认包含 95% 置信区间)
  3. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar)) +
  4.     geom_point(shape=1) +    # 使用空心圆
  5.     geom_smooth(method=lm,   # 添加回归线
  6.                 se=FALSE)    # 不加置信区域

9.4 散点图 - 图3

  3. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar)) +
  4.     geom_point(shape=1) +    # 使用空心圆
  5.     geom_smooth()            # 添加带置信区间的平滑拟合曲线
  6. #> `geom_smooth()` using method = 'loess' and formula 'y ~ x'

9.4 散点图 - 图4

9.4.2.2 通过其他变量设置颜色和形状

  1. # 根据 cond 设置颜色
  2. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar, color=cond)) + geom_point(shape=1)

9.4 散点图 - 图5

  2. # 同上，但这里带了回归线
  3. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar, color=cond)) +
  4.     geom_point(shape=1) +
  5.     scale_colour_hue(l=50) + # 使用稍暗的调色板
  6.     geom_smooth(method=lm,   
  7.                 se=FALSE)

9.4 散点图 - 图6

  2. # 拓展回归线到数据区域之外（带预测效果）
  3. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar, color=cond)) + geom_point(shape=1) +
  4.     scale_colour_hue(l=50) + 
  5.     geom_smooth(method=lm,   
  6.                 se=FALSE,    
  7.                 fullrange=TRUE)

9.4 散点图 - 图7

  2. # 根据 cond 设置形状
  3. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar, shape=cond)) + geom_point()

9.4 散点图 - 图8

  2. # 同上，但形状不同
  3. ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar, shape=cond)) + geom_point() +
  4.     scale_shape_manual(values=c(1,2))  # 使用圆和三角形

9.4 散点图 - 图9

查看颜色获取更多关于颜色的信息。查看形状与线形获取更多相关内容。

9.4.2.3 处理图像元素叠加

如果你有很多数据点，或者你的数据是离散的，那么数据可能会覆盖到一起，这样就看不清楚同一个位置有多少数据了。

  1. # 取近似值
  2. dat$xrnd <- round(dat$xvar/5) * 5
  3. dat$yrnd <- round(dat$yvar/5) * 5
  5. # 让每个点都部分透明 如果情况严重，可以使用更小的值
  6. ggplot(dat, aes(x = xrnd, y = yrnd)) + geom_point(shape = 19, 
  7.   alpha = 1/4)

9.4 散点图 - 图10

  2. # 抖动点 抖动范围在 x 轴上是 1，y 轴上是 0.5
  3. ggplot(dat, aes(x = xrnd, y = yrnd)) + geom_point(shape = 1, 
  4.   position = position_jitter(width = 1, height = 0.5))

9.4 散点图 - 图11