R - 散点图

R - 使用 ggplot2 绘制现代散点图

散点图对于可视化两个连续变量之间的关系至关重要。图上的每个点代表一个观测值，根据其在水平（x）和垂直（y）轴上的值进行定位。虽然 R 的基础图形包（plot()）可以创建简单的散点图，但现代、强大且推荐的方法是使用 ggplot2 包。

图形语法

ggplot2 基于“图形语法”（Grammar of Graphics），这是一种允许您逐层构建图表的理念。关键组成部分包括：

data（数据）：包含要绘制变量的数据集。
aesthetics (aes)（美学映射）：变量如何映射到视觉属性，例如 x/y 轴、颜色、大小或形状。
geoms（几何对象）：表示数据的几何对象，例如点（geom_point）、线（geom_line）或条（geom_bar）。

创建基本散点图

我们将使用内置的 mtcars 数据集来探索车辆重量（wt）和燃油效率（mpg）之间的关系。

设置与数据检查

# 如果尚未安装 ggplot2 (tidyverse 的一部分)，请安装
# install.packages("tidyverse")

library(ggplot2)
library(dplyr)

# 选择相关列以提高清晰度
input_data <- mtcars %>% select(wt, mpg, cyl, gear)

print(head(input_data))

执行上述代码会产生以下结果：

                     wt  mpg cyl gear
Mazda RX4         2.620 21.0   6    4
Mazda RX4 Wag     2.875 21.0   6    4
Datsun 710        2.320 22.8   4    4
Hornet 4 Drive    3.215 21.4   6    3
Hornet Sportabout 3.440 18.7   8    3
Valiant           3.460 18.1   8    3

示例：重量与里程

以下脚本将创建一个精美的散点图。我们可以使用 + 运算符向图中添加图层。

# 创建散点图对象
scatterplot <- ggplot(data = input_data, aes(x = wt, y = mpg)) +
  geom_point() + # 添加点层
  labs( # 添加信息性标签
    title = "Vehicle Weight vs. Fuel Efficiency (MPG)",
    subtitle = "Heavier cars tend to have lower mileage",
    x = "Weight (1000 lbs)",
    y = "Miles Per Gallon"
  ) +
  theme_minimal() # 应用简洁的现代主题

# 将图表打印到查看器
print(scatterplot)

# 将图表保存到文件
# ggsave 会自动保存最后显示的图表
ggsave("scatterplot.png", width = 8, height = 5)

此代码会生成一个名为 scatterplot.png 的文件，其中包含一个标注清晰的散点图。该图表也会显示在 RStudio 的绘图面板中。

增强散点图

ggplot2 的强大之处在于它能够将其他变量映射到美学属性。例如，我们可以将 cyl（汽缸数）变量映射到 color 美学属性，以观察它如何影响变量间的关系。

# 创建增强型散点图
enhanced_plot <- ggplot(data = input_data, aes(x = wt, y = mpg, color = factor(cyl))) +
  geom_point(size = 3, alpha = 0.8) + # 使点更大，并略微透明
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) + # 为每个组添加一条线性回归线
  labs(
    title = "Vehicle Weight vs. Fuel Efficiency by Cylinder Count",
    x = "Weight (1000 lbs)",
    y = "Miles Per Gallon",
    color = "Cylinders" # 这会重命名图例标题
  ) +
  theme_light()

print(enhanced_plot)
ggsave("scatterplot_enhanced.png", width = 8, height = 5)

注意： 我们使用 factor(cyl) 将汽缸数视为离散分类变量，这适用于颜色映射。

使用 `GGally` 绘制现代散点图矩阵

为了同时可视化多个变量之间的关系，基础 R 的 pairs() 函数虽然功能齐全但已过时。现代的、基于 ggplot2 的替代方案是 GGally 包中的 ggpairs() 函数。

# install.packages("GGally")
library(GGally)

# 为选定变量创建散点图矩阵
matrix_plot <- ggpairs(
  input_data,
  columns = c('mpg', 'wt', 'cyl'),
  aes(color = factor(gear), alpha = 0.5), # 全局美学映射
  title = "Scatterplot Matrix of Car Performance Metrics"
)

print(matrix_plot)
ggsave("scatterplot_matrix.png", width = 10, height = 10)

ggpairs 图表信息量巨大，显示了：

每对连续变量的散点图。
对角线上的密度图。
连续变量与分类变量配对的箱线图。
相关值。