这篇文章主要介绍了r语言中散点图怎么画，具有一定借鉴价值，感兴趣的朋友可以参考下，希望大家阅读完这篇文章之后大有收获，下面让小编带着大家一起了解一下。
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散点图是数据分析中非常常用的一种形式（The most frequently used plot for data analysis is undoubtedly the scatterplot）；如果你想初步了解两个变量之间的关系，第一选择一定是散点图（Whenever you want to understand the nature of relationship between two variables, invariably the first choice is the scatterplot）；ggplot2中用来画散点图的函数是geom_point()，同时可以用geom_smooth()函数添加拟合曲线。
ggplot2是R语言中最为常用的一个绘图包。
如果第一次使用需要通过 install.packages("ggplot2") 来安装；执行命令就可以自动下载安装；以后每次使用需要通过library(ggplot2)来加载。
散点图教程中第一条代码options(scipen=999) 关闭科学计数法（学英语：turn-off scientific notation）
第三条代码theme_set(theme_bw())可以先忽略
第四条代码data("midwest", package = "ggplot2")加载内置数据集
R语言里最为常用的数据格式是
向量
矩阵
数据框
数据框是ggplot2的输入格式，我们自己的数据通常会整理在excel中，读入R语言后就是以数据框格式存贮。
首先是一幅散点图加拟合曲线
重庆分公司
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library(ggplot2)
options(scipen=999)
data("midwest",package="ggplot2")
ggplot(midwest,aes(x=area,y=poptotal))+
geom_point()+
geom_smooth()
然后是加一些函数和参数对图的细节进行修改
ggplot(midwest, aes(x=area, y=poptotal)) +
geom_point(aes(col=state, size=popdensity)) +
geom_smooth(method="loess", se=F) +
xlim(c(0, 0.1)) +
ylim(c(0, 500000)) +
labs(subtitle="Area Vs Population",
y="Population",
x="Area",
title="Scatterplot",
caption = "Source: midwest")+
theme_bw()
感谢你能够认真阅读完这篇文章，希望小编分享的“r语言中散点图怎么画”这篇文章对大家有帮助，同时也希望大家多多支持创新互联，关注创新互联行业资讯频道，更多相关知识等着你来学习!
