散布図は、水平軸と垂直軸上の個々のデータを表す点のセットです。 2 つの変数の値が X 軸と Y 軸に沿ってプロットされたグラフでは、結果として得られる点のパターンによってそれらの間の相関関係が明らかになります。
R – 散布図
私たちは創造することができます ある の散布図 R プログラミング言語 を使用して プロット（） 関数。
構文： プロット(x, y, メイン, xlab, ylab, xlim, ylim, 軸)
パラメーター：
x: このパラメータは水平座標を設定します。 y: このパラメータは垂直座標を設定します。 xlab: このパラメータは横軸のラベルです。 ylab: このパラメータは垂直軸のラベルです。 main: このパラメータ main はチャートのタイトルです。 xlim: このパラメータは、x の値をプロットするために使用されます。 ylim: このパラメータは、y の値をプロットするために使用されます。 axes: このパラメータは、プロット上に両方の軸を描画するかどうかを示します。
単純な散布図
散布図を作成するには:
- データセット mtcars を使用します。
- mtcars の列 wt と mpg を使用します。
例：
R
input <- mtcars[,>c>(>'wt'>,>'mpg'>)]> print>(>head>(input))> |
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出力：
散布図グラフの作成
R 散布図グラフを作成するには:
- グラフをプロットするために必要なパラメーターを使用しています。
- この「xlab」は X 軸を表し、「ylab」は Y 軸を表します。
例：
R
# Get the input values.> input <- mtcars[,>c>(>'wt'>,>'mpg'>)]> # Plot the chart for cars with> # weight between 1.5 to 4 and> # mileage between 10 and 25.> plot>(x = input$wt, y = input$mpg,> >xlab =>'Weight'>,> >ylab =>'Milage'>,> >xlim =>c>(1.5, 4),> >ylim =>c>(10, 25),> >main =>'Weight vs Milage'> )> |
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出力：
R 言語の散布図
散布図行列
2 つ以上の変数があり、1 つの変数と他の変数を相関させたい場合は、R 散布図行列を使用します。
ペア() 関数は散布図の R 行列を作成するために使用されます。
構文： ペア(式、データ)
パラメーター：
式: このパラメータは、ペアで使用される一連の変数を表します。 data: このパラメータは、変数が取得されるデータセットを表します。
例：
R
米国の州
# Plot the matrices between> # 4 variables giving 12 plots.> # One variable with 3 others> # and total 4 variables.> pairs>(~wt + mpg + disp + cyl, data = mtcars,> >main =>'Scatterplot Matrix'>)> |
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出力：
R 言語の散布図
近似値を含む散布図
R 散布図を作成するには:
- 散布図を作成するための ggplot() および geom_point() 関数を提供する ggplot2 パッケージを使用しています。
- また、mtcars では列 wt と mpg を使用しています。
例：
R
# Loading ggplot2 package> library>(ggplot2)> > # Creating scatterplot with fitted values.> # An additional function stst_smooth> # is used for linear regression.> ggplot>(mtcars,>aes>(x =>log>(mpg), y =>log>(drat))) +> >geom_point>(>aes>(color =>factor>(gear))) +> >stat_smooth>(method =>'lm'>,> >col =>'#C42126'>, se =>FALSE>, size = 1> )> |
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出力：
R 言語の散布図
動的な名前でタイトルを追加する
R 散布図を作成するには、サブタイトルを追加します。
- 追加関数を使用します。ggplot では、「aes」、「geom_point」を追加してデータセット mtcars を追加します。
- タイトル、キャプション、サブタイトルを使用します。
例：
R
# Loading ggplot2 package> library>(ggplot2)> > # Creating scatterplot with fitted values.> # An additional function stst_smooth> # is used for linear regression.> new_graph<->ggplot>(mtcars,>aes>(x =>log>(mpg),> >y =>log>(drat))) +> >geom_point>(>aes>(color =>factor>(gear))) +> >stat_smooth>(method =>'lm'>,> >col =>'#C42126'>,> >se =>FALSE>, size = 1)> # in above example lm is used for linear regression> # and se stands for standard error.> # Adding title with dynamic name> new_graph +>labs>(> >title =>'Relation between Mile per hours and drat'>,> >subtitle =>'Relationship break down by gear class'>,> >caption =>'Authors own computation'> )> |
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出力：
R 言語の散布図
3D 散布図
ここでは R 散布図を使用して 3D 散布図を作成します。このパッケージは、scatterplot3d() メソッドを使用して R 散布図を 3D でプロットできます。
R
# 3D Scatterplot> library>(plotly)> attach>(mtcars)> plot_ly>(data=mtcars,x=~mpg,y=~hp,z=~cyl,color=~gear)> |
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出力：
R 言語の散布図