分析數據間的關系

散點矩陣圖

? ? 如果數據框是多維數據，那么plot函數將繪制出兩兩之間散點圖組合成為散點矩陣圖(matrix of scatterplots)。散點矩陣圖將多個散點圖組合起來，以便可以同時瀏覽多個二元變量關系，一定程度上克服了在平面上展示高維數據分布情況的困難。

示例：plot函數

plot(iris[,：4])

pairs函數參數

參數解釋

? ?x數值型的矩陣或者數據框，作為散點的坐標，邏輯性和因子型會自動轉換成為數據值數據

data：提供formula數據的數據框

labels：變量的名稱

panel：面板數據的展示方式，默認為points散點

subset：一個可選的響鈴，指定用于繪制圖形的數據子集

na.action：對于缺失值的處理方式，默認為跳過缺失值

formu：公式，形如~x+y+z其中x,y,z是數據框的列名，作為散點矩陣圖的坐標，其對應的列必須是數值型數據

散點矩陣圖

示例：iris數據集為例，用pairs函數繪制散點矩陣圖

多變量相關矩陣圖

? ? 多變量相關矩陣圖是相關系數矩陣(correlation matrix)的可視化結果，顯示了兩兩變量間的相關關系，對數據維度相對較大的數據有較好的展示效果。

? ? 在R的corrgram包中的corrgram函數可繪制多變量相關矩陣圖。使用格式如下所示。

corrgram(x,order=, lower.panel= , upper.panel=,text.panel=,diag.panel=,…)corrgram(x,order=,lower.panel=,upper.panel=,text.panel=,diag.panel=,)

corrgram函數參數

參數解釋

x：每行作為一個觀測值的數據框或者相關系數的矩陣

order：變量排序，默認FALSE，相關矩陣按數據框名對變量排序，當order為TRUE時，相關矩陣將使用主成分分析法對變量重排序，這將使得二元變量的關系模式更為明顯

lower.panel：主對角線下方的元素類型，取值panel.pie，用餅圖的填充比例來表示相關性大小，

panel.shade用陰影的深度來表示相關性大小，

panel.ellipse 繪制置信橢圓和平滑擬合曲線，

panel.pts繪制散點圖，

panel.conf繪制置信區間，

panel.cor繪制相關系數

panel.pie用餅圖的填充比例表示相關性的大小

upper.panel：主對角線上方的元素類型，取值同上

text.panel：取值panel.txt輸出的變量名字

diag.panel：控制著主對角線元素類型panel.minmax輸出變量的最大最小值

多變量相關矩陣圖

示例：mtcars數據集繪圖

library(corrgram)corrgram(mtcars, order=TRUE, upper.panel=panel.ellipse, main=“Correlogram of mtcars intercorrelations”)

# 相關圖，主對角線上方繪制置信橢圓和平滑擬合曲線，主對角線下方繪制陰影

corrgram(mtcars, order=TRUE, upper.panel=panel.pts, lower.panel=panel.pie, main=“Correlogram of mtcars intercorrelations”)

# 相關圖，主對角線上方繪制散點圖，主對角線下方繪制餅圖

corrgram(mtcars, order=TRUE, upper.panel=panel.conf, lower.panel=panel.cor, main=“Correlogram of mtcars intercorrelations”)

# 相關圖，主對角線上方繪制置信區間，主對角線下方繪制相關系數

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的r语言 fread函数参数_R语言 第4章 初级绘图（6）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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