
散點(diǎn)圖通常是用來表述兩個(gè)連續(xù)變量之間的關(guān)系,圖中的每個(gè)點(diǎn)表示目標(biāo)數(shù)據(jù)集中的每個(gè)樣本。
同時(shí)散點(diǎn)圖中常常還會(huì)擬合一些直線,以用來表示某些模型。
本例選用如下測(cè)試數(shù)據(jù)集:
繪制方法是首先調(diào)用ggplot函數(shù)選定數(shù)據(jù)集,并在aes參數(shù)中指明橫軸縱軸。然后調(diào)用散點(diǎn)圖函數(shù)geom_point()便可繪制出基本散點(diǎn)圖。R語言示例代碼如下:
運(yùn)行結(jié)果:
基于顏色和點(diǎn)形對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組
本例選用如下測(cè)試數(shù)據(jù)集:
繪制方法是在基礎(chǔ)散點(diǎn)圖之上再在基函數(shù)的美學(xué)參數(shù)集里設(shè)置一個(gè)美學(xué)變量??芍付╟olour或者shape兩種參數(shù),分別將不同分組以不同顏色/點(diǎn)形表述。R語言示例代碼(基于顏色分組)如下:
運(yùn)行結(jié)果:
R語言示例代碼(基于點(diǎn)形分組)如下:
運(yùn)行結(jié)果:
說明:可自定義點(diǎn)形,共有大概36種點(diǎn)形可供選擇。具體請(qǐng)參考R語言ggplot2手冊(cè)。
本例選用如下測(cè)試數(shù)據(jù)集:
上一個(gè)示例中,映射到分組的變量是離散型變量。而對(duì)于除了橫軸縱軸之外的連續(xù)型變量,也可以映射到散點(diǎn)圖的色深和點(diǎn)大小上。R語言示例代碼(綁定顏色)如下:
運(yùn)行結(jié)果:
R語言示例代碼(綁定大小)如下:
運(yùn)行結(jié)果:
本例選用如下測(cè)試數(shù)據(jù)集:
如果圖中的散點(diǎn)重疊現(xiàn)象比較嚴(yán)重,可以在散點(diǎn)圖中設(shè)置散點(diǎn)的透明度來進(jìn)行可視化。R語言示例代碼如下:
運(yùn)行結(jié)果:
本例選用如下測(cè)試數(shù)據(jù)集:
如果需要網(wǎng)散點(diǎn)圖中添加回歸模型擬合線,最主要是調(diào)用stat_smooth()函數(shù)。R語言示例代碼如下:
運(yùn)行結(jié)果:
線段為曲線是因?yàn)閰⑴c擬合模型為局部線性回歸模型。往geom_smooth()函數(shù)中加入”method = lm”即可擬合經(jīng)典線性回歸。結(jié)果如下圖:
本例選用如下測(cè)試數(shù)據(jù)集:
上面一小節(jié)展示了用全局/局部回歸模型擬合樣本點(diǎn)并展示擬合線段,它使用ggplot2提供的geom_smooth()函數(shù)自動(dòng)擬合并完成繪制。
但在更多時(shí)候,我們會(huì)使用其他包的模型(非ggplot2內(nèi)置模型)擬合。針對(duì)這種情況,我們需要自定義一個(gè)函數(shù)。該函數(shù)接受模型、橫縱軸名、橫軸范圍、橫軸樣本點(diǎn)數(shù)量等參數(shù),輸出一個(gè)包含預(yù)測(cè)變量和預(yù)測(cè)值的數(shù)據(jù)框。R語言實(shí)現(xiàn)代碼如下:
在使用其他模型建模好之后,將新的模型等各參數(shù)傳遞進(jìn)上述函數(shù),便得到預(yù)測(cè)結(jié)果數(shù)據(jù)集。最后將新的數(shù)據(jù)集輸出為折線圖即可。
下面展示一個(gè)略微復(fù)雜的例子,它將數(shù)據(jù)集根據(jù)不同性別分為兩組,分別建立回歸模型并繪制其擬合線。R語言實(shí)現(xiàn)代碼如下:
運(yùn)行結(jié)果:
本例選用如下測(cè)試數(shù)據(jù)集:
方法很簡(jiǎn)單,在原先散點(diǎn)圖繪制函數(shù)的基礎(chǔ)上增加邊際地毯函數(shù)就行。R語言實(shí)現(xiàn)代碼如下:
運(yùn)行結(jié)果:
本例選用如下測(cè)試數(shù)據(jù)集:
往散點(diǎn)圖中添加標(biāo)簽的方法也很簡(jiǎn)單,在原有散點(diǎn)圖函數(shù)的基礎(chǔ)上增加文本函數(shù)即可。R語言實(shí)現(xiàn)代碼如下:
運(yùn)行結(jié)果:
PS:該示例中我們?cè)谖谋纠L制函數(shù)中重定義了美學(xué)特征集。之后文本繪制函數(shù)將使用新的美學(xué)特征集,但其他繪制函數(shù)的不變。
數(shù)據(jù)分析咨詢請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開始提取前,需先判斷 TIF 文件的類型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫)處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專業(yè)操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營問題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營銷案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營銷成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類分析作為 “無監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10