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本篇内容主要讲解“R语言可视化中散点图的介绍及其美化技巧”，感兴趣的朋友不妨来看看。本文介绍的方法操作简单快捷，实用性强。下面就让小编来带大家学习“R语言可视化中散点图的介绍及其美化技巧”吧!
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今天开始跟大家分享散点图及其美化技巧！
R语言中的散点图需要两个数值型变量分别作为X轴、Y轴映射对象，同时通过颜色、大小、形状进行分类变量映射。
由于散点图在数据量较多的情况下效果更佳，这里使用ggplot包内自带的数据集diamonds进行案例演示。
ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point()
在R中制作散点图的基本语法如上，数据集、X轴、Y轴，最后是散点图图层。
以上散点图是最简单的不加任何修饰的默认图形，通过在aes映射中添加分类变量，以大小、颜色、形状进行区分，就可以制作出多系列散点图。
散点图（形状分类）
ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(aes(shape=cut))
散点图（颜色分类）
ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(aes(colour=cut))
散点图（大小分类）
ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(aes(size=cut))
也可以同时在一个函数语句中加入两个以上的分类指标参数。
ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(aes(colour=cut,size=table))
由于该数据集记录较多，所以数据点相互重合，很多区域很难辨识，R语言中提供了两种处理方式：
使用alpha参数（透明化处理）：
ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(alpha = 1/10)
使用像素级散点图：
ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(shape=".")
由于散点图可以通过添加size参数用来展示某一指标在散点上的大小，所以基本也不需要单独的气泡图函数。
以上散点图都没有考虑过美化的问题；这里通过添加主题、颜色模板可以将其美化：
ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(aes(colour=cut))+ggtitle("Scatter Plot")+theme_economist(base_size=14)+scale_colour_economist()+guides(colour=guide_legend(title=NULL))
ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(aes(colour=cut,size=table))+ggtitle("Scatter Plot")+theme_wsj()+scale_colour_wsj()+guides(size=guide_legend(title=NULL),colour=guide_legend(title=NULL))
ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(aes(colour=cut,size=table))+ggtitle("Scatter Plot")+theme_economist(base_size=14)+scale_colour_economist()+guides(size=guide_legend(title=NULL),colour=guide_legend(title=NULL))
当然，如果你觉得上数据集太过密集，想要看某一个区域内的具体分布情况，只需要添加xlim()、ylim()参数即可：
ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(aes(colour=cut,size=table))+ggtitle("Scatter Plot")+theme_wsj()+scale_colour_wsj()+guides(size=guide_legend(title=NULL),colour=guide_legend(title=NULL))+xlim(1,2)+ylim(5000,10000)
ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point(aes(colour=cut,size=table))+ggtitle("Scatter Plot")+theme_economist(base_size=14)+scale_colour_economist()+guides(size=guide_legend(title=NULL),colour=guide_legend(title=NULL))+xlim(1,2)+ylim(5000,10000)
最后，如果你想要拟合出该数据集的走势曲线，也可以通过添加geom_smooth()参数实现：
ggplot(diamonds,aes(carat,price))+geom_point()+geom_smooth(method='lm')+theme_classic()
散点图函数结合统计变换之后可以衍生无穷多中图表类型，具体的图表类型细节，可以参考哈德利的ggplot原著。
到此，相信大家对“R语言可视化中散点图的介绍及其美化技巧”有了更深的了解，不妨来实际操作一番吧！这里是创新互联网站，更多相关内容可以进入相关频道进行查询，关注我们，继续学习！