# 安装包
if (!requireNamespace("ggplot2", quietly = TRUE)) {
install.packages("ggplot2")
}
# 加载包
library(ggplot2)
散点图
注记
Hiplot 网站
本页面为 Hiplot Scatter
插件的源码版本教程,您也可以使用 Hiplot 网站实现无代码绘图,更多信息请查看以下链接:
用两组数据构成多个坐标点,通过观察坐标点的分布,判断变量间是否存在关联或总结坐标点分布模式的数据处理方式。
环境配置
系统: Cross-platform (Linux/MacOS/Windows)
编程语言: R
依赖包:
ggplot2
数据准备
载入数据为横轴数值及其对应的纵轴数值和分组。
# 加载数据
<- read.delim("files/Hiplot/161-scatter-data.txt", header = T)
data
# 查看数据
head(data)
Value1 Value2 Group
1 1 1 treat1
2 2 4 treat1
3 3 9 treat1
4 4 16 treat1
5 5 25 treat1
6 6 36 treat1
可视化
# 散点图
<- ggplot(data, aes(x = Value1, y = Value2)) +
p geom_point(size = 1, alpha = 1, aes(color = Group, shape = Group)) +
ggtitle("Scatter Plot") +
scale_color_manual(values = c("#00468BFF", "#ED0000FF")) +
theme_bw() +
theme(text = element_text(family = "Arial"),
plot.title = element_text(size = 12,hjust = 0.5),
axis.title = element_text(size = 12),
axis.text = element_text(size = 10),
axis.text.x = element_text(angle = 0, hjust = 0.5,vjust = 1),
legend.position = "right",
legend.direction = "vertical",
legend.title = element_text(size = 10),
legend.text = element_text(size = 10))
p

Value1 表示横轴,Value2 表示纵轴,图示表示治疗方案一中 Value1 与 Value2 两个变量呈正相关: 即 Value1 变大时, Value2 随之变大; 治疗方案二中两个变量则呈负相关: 即 Value1 变大时,Value2 随之变小。