R-plot()

普通散佈圖：

> BOD  Time demand1    1    8.32    2   10.33    3   19.04    4   16.05    5   15.66    7   19.8> plot(BOD$Time,BOD$demand,main='主標題',xlab='X軸標題',ylab='Y軸標題',xlim=c(0,10),ylim=c(8,20),col='blue',pch=19)

注釋： BOD$Time,BOD$demand：取BOD資料框中的Time和demand列作為x軸和y軸。 main：圖的標題。 xlab,ylab：X軸和Y軸的標籤。 xlim,ylim：X軸和Y軸的取值範圍。 col：資料點的顏色，可以是顏色字元或者是顏色的數字代碼。 pch：資料點的形狀，可以是0~25之間的數字，或者是字元，如’*’。 cex：資料點的大小。 axes：F或T，是否顯示X軸和Y軸，預設為T。

frame.plot=F：不顯示外框。

type參數： type=’p’：只顯示散點。 type=’l’：只顯示線條。 type=’b’：顯示散點和線條。 type=’c’：顯示去掉散點的線條。 type=’o’：顯示線條穿過點。 type=’h’：顯示各散點到X軸的垂直線。 散佈圖集：

> plot(iris[,1:4])

等價於：

> pairs(iris[,1:4])

可方便的看出各屬性間是否存在常態分佈。 多元散佈圖：

>i = as.numeric(iris$Species)>i [1] 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 [49] 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 [97] 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3[145] 3 3 3 3 3 3>plot(iris[,1],iris[,4],pch=i,col=i)>legend('bottomright',c('setosa','versicolor','virginica'),pch=c(1,2,3),col=c(1,2,3))

注釋：

1、iris$Species存放花的品種，是字元型，用as.numeric()轉化成數字型。
2、legend()添加右下角的圖例，具體用法以後詳細補上。 三維散佈圖：

>library(scatterplot3d)>scatterplot3d(iris[,1:3],color='blue',x.ticklabs=c('好','放','為','與','出'),box=T)

注釋： 在用scatterplot3d之前要下載安裝scatterplot3d包。 三維中資料點的顏色用color，不用col。 x.ticklabs()可更改x軸的標籤。 box為邏輯T或F，表示是否顯示框線，預設為T。 grid為邏輯T或F，表示x軸和y軸平面是的網狀表格是否存在，預設為T。 pch、main、xlab、ylab、zlab、xlim等參數和二維的散佈圖一樣用。

ps：第一次用Markdown，感覺用起來很方便，比HTML好好多。但是改字型、改圖片大小比較麻煩一點，希望自己儘快適應，能寫出更好看一點的排版。

轉載請註明出處，謝謝。（原文連結：http://blog.csdn.net/bone_ace/article/details/45071839）