R语言基本功:绘制带边际图的散点图

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了R语言基本功:绘制带边际图的散点图相关的知识,希望对你有一定的参考价值。


这张图可以使用ggpubr包的ggscatterhist()函数绘制。


目  录

  • 1. 加载数据集

  • 2. 绘制图形

    • 2.1 绘制简单图形

    • 2.2 边际图为直方图

    • 2.3 添加参考线

    • 2.4 添加回归线

    • 2.5 向模型添加系数

  • 3. 复杂边际图

  • 4. ggscatterhist()函数


1. 加载数据集

首先安装需要的包和加载数据集。

  
    
    
  
install.packages("ggpubr") # 安装包library(ggpubr) # 加载包data(iris) # 加载数据集View(iris) # 预览数据集
R语言基本功:绘制带边际图的散点图

2. 绘制图形

2.1 绘制简单图形

带边际密度图的散点图。

  
    
    
  
plots <- ggscatterhist(iris, # 包含绘图变量的数据集 x = "Sepal.Length", y = "Sepal.Width", # 绘图变量 color = "#00AFBB", # 设置颜色 margin.params = list(fill = "#00AFBB")) # 设置边际图的颜色
R语言基本功:绘制带边际图的散点图

2.2 边际图为直方图

将边际图修改为直方图。

  
    
    
  
plots <- ggscatterhist(iris, # 包含绘图变量的数据集 x = "Sepal.Length", y = "Sepal.Width", # 绘图变量 color = "#00AFBB", # 设置颜色 margin.plot = "histogram", # 设置边际图的类型 margin.params = list(fill = "#00AFBB")) # 设置边际图的颜色
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2.3 添加参考线

  
    
    
  
plots$sp <- plots$sp + # sp为散点图主图 geom_hline(yintercept = 3, linetype = "dashed", color = "blue") + geom_vline(xintercept = 6, linetype = "dashed", color = "red")plots
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2.4 添加回归线

运行stat_smooth() 函数并设定method=lm即可向散点图中添加线性回归拟合线,调用lm()函数对数据拟合线性模型。

  
    
    
  
plots$sp <- plots$sp + stat_smooth(method=lm)plots
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默认情况下,stat_smooth()函数会为回归拟合线添加95%的置信域,置信域对应的置信水平可通过设置level参数来进行调整。设定参数se=FALSE时,系统将不会对回归拟合线添加置信域。

2.5 向模型添加系数

先建立线性模型,计算出模型系数,再把系数以文本形式添加到图形中。

  
    
    
  
model <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, iris)summary(model)
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上面的结果表明模型的r2值是0.0138,p-value为0.1519。

调用annotate()函数向其手动添加文本。

  
    
    
  
plots$sp <- plots$sp + annotate("text", x=4.7, y=4.4, parse=TRUE, label="r^2 == 0.0138 * ' p-value = 0.1529'")plots
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3. 复杂边际图

  
    
    
  
ggscatterhist( iris, x = "Sepal.Length", y = "Sepal.Width", color = "Species", size = 2.5, alpha = 0.5, palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), margin.params = list(fill = "Species", color = "black", size = 0.2))
R语言基本功:绘制带边际图的散点图
  
    
    
  
ggscatterhist( iris, x = "Sepal.Length", y = "Sepal.Width", color = "Species", size = 3, alpha = 0.6, palette = c("#00AFBB", "#E7B800", "#FC4E07"), margin.plot = "histogram", ggtheme = theme_bw())

4. ggscatterhist()函数

  
    
    
  
ggscatterhist(data, x, y, group = NULL, color = "black", fill = NA, palette = NULL,  shape = 19, size = 2, linetype = "solid", bins = 30, margin.plot = c("density", "histogram", "boxplot"), margin.params = list(), margin.ggtheme = theme_void(), margin.space = FALSE, main.plot.size = 2, margin.plot.size = 1, title = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, legend = "top", ggtheme = theme_pubr(), print = TRUE, ...)
## 部分参数解释data # 包含x、y变量的数据框x, y # 绘图用的x、y变量group # 分组变量;如果缺少颜色和形状选项,则按组更改点的颜色和形状。当您要创建分组的边线箱图时,也应指定该参数。color、fill # 散点的颜色palette # 设置线图颜色的调色板;可为灰色调色板"grey";自定义调色板c("blue","red")# ggsci包调色板:"npg","aaas","lancet","jco","ucscgb","uchicago","simpsons""rickandmorty"shape # 散点的形状size # 散点的大小linetype # 线形 ("solid", "dashed", ...)bins # 直方图的条形数量,默认30,可自定义数值margin.plot # 边际图的类型("density", "histogram", "boxplot"),# 默认"hist",绘制直方图margin.params # 作用于边际图的参数,设置颜色、线形等margin.ggtheme # 边际图的图形主题,默认theme_void().margin.space # 逻辑词,为TRUE,则在边际图与主图之间增加空间main.plot.size # 主图的宽度,默认为2margin.plot.size # 边际图的宽度,默认为1title # 图形标题xlab、ylab # x轴、y轴标签legend # 指定图例的位置,允许值有:"top", "bottom", "left", "right".ggtheme # 散点图的主题,默认为theme_pubr()print # 逻辑词,默认输出图形

参考资料

  1. R数据可视化手册;
  2. ggscatterhist()函数帮助文件。
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