在前文中已初步介绍了散点图的绘制方法，本文介绍一些细节方面的参数设置。

1 色彩和形状的控制
数据特征不仅可以用坐标来表示，也可以用不同的色彩或形状来表示。仍以mpg数据集为例，所用到的变量有cty（城市中行驶距离）,hwy（高速路行驶距离）,displ（排量大小）,year（生产年份）
library(ggplot2)p <- ggplot(mpg, aes(cty, hwy))p1 <- p + geom_point(aes(colour = factor(year),shape = factor(year), size = displ), alpha = 0.6, position = 'jitter')print(p1)

我们将1999年生产车型用红色圆形表示，2008年用兰色三角形表示，排量用图形的大小表示，并且设置了透明度和jitter以避免样本点之间的重叠。可观察到2008年生产的大排量车型较多，从而油耗较高，单位油耗行驶距离较短。

2 坐标的控制
上图右上角数据点较为稀疏，这种情况下可用对数变换。为了演示ggplot2对图形坐标的控制，我们对X轴和Y轴均进行对数变换，然后对X轴的坐标显示加以限制，只显示X轴数据的均值，以及一倍标准差的坐标。

cty.mean=with(mpg,mean(cty))cty.sd=with(mpg,sd(cty))p1 + scale_x_continuous(trans='log',breaks=c(cty.mean-cty.sd,cty.mean,cty.mean+cty.sd), labels=c("high", "mean", "low")) + scale_y_continuous(trans='log')

3 文字说明
利用geom_text函数可添加文字说明以增强图形的可读性

p <- ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg,colour=factor(cyl),label=rownames(mtcars))) p + geom_text(hjust=0,vjust=-1,alpha=0.8)+ geom_point(size=3,aes(shape=factor(cyl)))

4 矩阵散点图
ggplot2包中也提供了矩阵散点图函数

plotmatrix(USArrests)+geom_smooth()

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标签： ggplot2, 绘图



2 条评论:

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  匿名9/24/2012 10:13 下午
  

  你好，最近开始学R，非常感谢你在博客中提供这么好的分享。请教一下矩阵散点图里的对角线的图是什么意思呢：是只看X方向坐标而当做数量统计？还是和Y结合起来看？

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    写长城的诗9/25/2012 10:39 上午
    

    对角线的图是变量的密度估计，比如左上角第一个就是murder这个变量的密度估计曲线。