R plot() 函数 - 绘制散点图
R 语言实例R plot() 函数是最基础的绘图函数，用于创建散点图、折线图等多种图形。
plot() 是 R 图形系统的入口，几乎所有可视化都从它开始。
plot() 函数语法格式如下：
plot(x, y, type = "p", main = "", xlab = "", ylab = "", col = "black")
参数说明：
x, y 数据点的坐标。
type 图形类型："p"（点）、"l"（线）、"b"（点和线）、"o"（覆盖）。
main 图标题。
xlab, ylab x 轴和 y 轴标签。
col 颜色。
实例
# 创建数据
height <- c(160, 165, 170, 175, 180, 158, 172, 168, 178, 182)
weight <- c(55, 60, 65, 70, 80, 52, 68, 62, 75, 85)
# 绘制散点图
plot(height, weight,
main = "身高与体重关系",
xlab = "身高 (cm)",
ylab = "体重 (kg)",
col = "blue",
pch = 16) # pch=16 为实心圆点
# 添加趋势线
abline(lm(weight ~ height), col = "red", lwd = 2)
height <- c(160, 165, 170, 175, 180, 158, 172, 168, 178, 182)
weight <- c(55, 60, 65, 70, 80, 52, 68, 62, 75, 85)
# 绘制散点图
plot(height, weight,
main = "身高与体重关系",
xlab = "身高 (cm)",
ylab = "体重 (kg)",
col = "blue",
pch = 16) # pch=16 为实心圆点
# 添加趋势线
abline(lm(weight ~ height), col = "red", lwd = 2)
执行以上代码会显示散点图和红色趋势线。
plot() 也可以直接用于数据框，自动生成变量间的散点图矩阵：
实例
# 查看 iris 数据集各变量间的关系
print("iris 散点图矩阵:")
plot(iris[, 1:4],
col = iris$Species,
main = "Iris 数据集散点图矩阵")
print("iris 散点图矩阵:")
plot(iris[, 1:4],
col = iris$Species,
main = "Iris 数据集散点图矩阵")
执行以上代码会生成一个 4x4 的散点图矩阵，不同颜色的点代表不同的鸢尾花品种。