R グラフ 散点図

散点図は、すべてのデータを直角座標系上に点として表示し、変数間の相互影響の程度を表示します、点の位置は変数の値によって決定され、各点は X 軸と Y 軸の点座標に対応します。

散点図は plot() 関数を使用して描画できます、構文は以下の通りです：

plot(x,　y,　type="p",　main,　xlab,　ylab,　xlim,　ylim,　axes)

• x 横座標 x 軸のデータセット

• y 縦座標 y 軸のデータセット

• type：描画のタイプ、p は点、l は直線、o は点と線を同時に描画し、線は点を通過

• main 図のタイトル

• xlab、ylab x 軸と y 軸のラベル名

• xlim、ylim x 軸と y 軸の範囲

• axes ブール値、2つの x 軸を描画するかどうか

type パラメータの選択可能な値：

• p：点図

• l：線図

• b：点と線を同時に描画

• c：b パラメータで示される線のみ描画

• o：点と線を同時に描画し、線は点を通過

• h：点と横座標軸の垂直線を描画

• s：ステップグラフ、横を先に、次に縦

• S：ステップグラフ、縦を先に、次に横

• n：空図

シンプルな線図を作成します：

x<-c(10,40)
y<-c(20,60)
#　png 画像生成
png(file　=　"runnob-test-plot2.png")
plot(x,　y,　"l")

シンプルな線図を作成します、type は o パラメータを使用し、点と線を同時に描画し、線は点を通過します：

x<-c(10,40)
y<-c(20,60)
#　png 画像生成
png(file　=　"runnob-test-plot.png")
plot(x,　y,　"o")

次に、R 言語の内蔵データセット mtcars をテストに使用します。

私たちは mtcars データセットの wt と mpg 列を使用しています：

input　<-　mtcars[,c('wt','mpg')]
print(head(input))

出力結果は：

wt　　mpg
Mazda RX4　　　　　　　　　2.620　21.0
Mazda RX4　Wag　　　　　2.875　21.0
Datsun　710　　　　　　　　2.320　22.8
Hornet　4　Drive　　　　3.215　21.4
Hornet Sportabout　3.440　18.7
Valiant　　　　　　　　　　　3.460　18.1

次に、上記のデータを使用して散点図を作成します

：

#　データ
input　<-　mtcars[,c('wt','mpg')]
#　png 画像生成
png(file　=　"scatterplot.png")
#　座標設定　x 軸範囲　2.5　から　5、y 軸範囲　15　から　30.
plot(x　=　input$wt,y　=　input$mpg,
　　　xlab　=　"Weight"
　　　ylab　=　"Milage"
　　　xlim　=　c(2.5,5,
　　　ylim　=　c(15,30),　　　　　　　　　　　　　　
　　　main　=　"Weight　vs　Milage"
)

散点図マトリックス

散点図マトリックスは二変数散点図の作成方法を利用して、大きな図形の方陣として考えられます。各非主対角要素の位置には、対応行の変数と対応列の変数の散点図があります。主対角要素の位置には各変数名があります。このように、散点図マトリックスを利用して、研究する複数の変数の相関関係を明確に見ることができます。

散点図マトリックスはデータセットの各数値変数を対を描画するものです。

R 言語では以下の関数を使用して散点図マトリックスを作成します：

pairs(formula,　data)

パラメータ：

• formula 変数シリーズ

• data 変数のデータセット

#　画像出力
png(file　=　"scatterplot_matrices.png")
#　4　個変数をマトリックスに描画する，12　個図　
pairs(~wt+mpg+disp+cyl,data　=　mtcars,　main　=　"Scatterplot　Matrix")