第五章 变量间关系可视化

Author

221527135徐锦辉

1 解释原始数据

1.1 mtcars

  • mtcars 是R自带的数据集,该数据集摘自 1974年《美国汽车趋势》杂志,包括32款汽车(1973~74款)的油耗、汽车设计和性能等共11个指标。根据该数据集绘制本次练习图形。
  • 指标解释:cyl、vs、am、gear和carb作为因子变量,其余可看作数值变量。

    • mpg: 燃油效率(英里/加仑),数值越高越省油。

    • cyl: 发动机气缸数(4/6/8缸),缸数越多通常动力越强。

    • disp: 发动机排量(立方英寸),排量越大动力越强,油耗越高。

    • hp: 发动机马力(马力),数值越高动力越强。

    • drat: 后轴传动比(比值),影响加速和燃油经济性。

    • wt: 车重(千磅),重量轻的车通常更省油。

    • qsec: 1/4英里加速时间(秒),时间越短动力越强。

    • vs: 发动机类型(0=V型,1=直列),V型多见于高性能车。

    • am: 变速器类型(0=自动,1=手动),手动挡通常更省油。

    • gear: 前进挡位数(3/4/5挡),挡位多可能更平顺省油。

    • carb: 化油器数量(1-8个),数量多可能提升动力。

1.2 diamonds

  • diamondsRggplot2包内置的经典数据集,记录了约 54,000 颗钻石的物理属性和价格信息。数据集包含 10 个变量,4个分类变量,6个数值变量。
  • 指标解释:cut、color、clarity为因子变量,其余可看作数值变量。
    • carat: 钻石重量,单位是克拉(1克拉=0.2克),数值越大钻石越大越贵。
    • cut: 切工质量,分为5个等级:Fair(一般)、Good(良好)、Very Good(很好)、Premium(优质)、Ideal(完美),切工越好钻石光泽越强。
    • color: 颜色等级,从D(无色,最佳)到J(浅黄色),颜色越接近无色价值越高。
    • clarity: 净度等级,分为8级:I1(内含物明显)、SI1-SI2(小内含物)、VS1-VS2(极小内含物)、VVS1-VVS2(极微小内含物)、IF(内部无瑕),净度越高钻石越纯净。
    • depth: 总深度百分比(%),计算公式为z/(x+y)/2*100,影响钻石的光反射效果。
    • table: 台面宽度百分比(%),指钻石顶部平面相对于平均宽度的比例,影响钻石的外观比例。
    • x: 钻石长度(毫米),物理尺寸之一。
    • y: 钻石宽度(毫米),物理尺寸之一。
    • z: 钻石高度(毫米),物理尺寸之一。
    • price: 钻石价格(美元),反映其综合价值,受carat、cut、color、clarity等因素影响。

2 两变量散点图

2.1 绘图要求

  • 利用ggplot(data,aes(x,y))+geom_point()绘制燃油效率(mpg,横轴)和车重(wt,纵轴)两个变量的散点图;

  • 利用geom_rug()为横轴和纵轴绘制地毯图;

  • 利用stat_smooth()为散点图添加拟合直线;

  • 利用geom_point()为散点图添加均值点;

  • 利用ggMarginal(type="densigram") 为散点图添加边际核密度直方图;

  • 利用ggtitle() 将图标题改为散点图+地毯图+线性拟合+边际图

2.2 作图代码

2.3 图形观察和代码编写的心得体会

散点图显示 车重(wt)与燃油效率(mpg)呈负相关

地毯图补充 数据分布,发现多数车集中在 mpg 15-25wt 2.5-3.5 区间。

拟合直线 量化趋势,均值点帮助识别数据重心。

边际图(密度+直方)揭示 mpg 双峰分布,wt 右偏。

顺序影响显示

透明度(alpha)防遮挡,颜色/线型强化对比。

变量(如 p <- ggplot(...))分步构建,便于调试扩展。

3 散点图矩阵和相关系数矩阵图

3.1 绘图要求

  • 利用GGally::ggpairs(columns)绘制除cyl、vs、am、gear和carb外6个变量的散点图矩阵;

  • 修改参数upper=list(continuous = "density") ,将上三角图形改为二维核密度等高线图;

  • 利用ggiraphExtra::ggCor() 绘制除cyl、vs、am、gear和carb外6个变量的相关系数矩阵图。

3.2 散点图矩阵

3.3 相关系数矩阵图代码

3.4 图形观察和代码编写的心得体会

  • 下三角散点图直观展示变量关系(如 mpgwt 负相关)。

  • 上三角核密度图揭示数据聚集区域。

  • 颜色和数值快速定位强相关变量

  • 用 selected_cols 动态选择变量,避免硬编码。

4 大数据集的散点图

4.1 绘图要求

  • 利用diamonds数据,绘制carat: 钻石重量price: 钻石价格两个变量的散点图;

  • 利用geom_hex(bins=30,size=0.3,color="black"),将散点图转化为六边形分箱散点图;

  • 利用stat_density_2d(geom="raster",aes(fill=..density..),contour=FALSE) ,将散点图转化为二维核密度图;

  • 利用geom_density_2d() ,在散点图上添加核密度等高线;

  • 利用geom_density_2d_filled(alpha=0.8) ,对核密度等高线区域填充颜色。

4.2 六边形分箱散点图

print(p1,p2)

4.3 二维核密度图

4.4 散点图+密度等高线

4.5 散点图+密度等高线带

4.6 图形观察和代码编写的心得体会

5 3D散点图和气泡图

5.1 绘图要求

  • 绘制hp发动机马力、mpg燃油效率和wt车重三个变量的 3D 散点图和气泡图。

  • 采用scatterplot3d(x=hp,y=wt,z=mpg)绘制3D散点图,并添加回归平面。

  • 采用ggplot(df,aes(x=hp,y=mpg,color=wt,size=wt)) 绘制气泡图

5.2 3D散点图代码

5.3 气泡图代码

5.4 图形观察和代码编写的心得体会

6 分组散点图

6.1 绘图要求

  • 以气缸数(cy1)为因子,绘制车重(wt)和燃油效率(mpg)的分组散点图,添加回归直线;

  • 利用facet_grid(~cy1,scale="free_x") ,按因子变量分面;

  • 利用ggplot(data=df,aes(x=wt,y=mpg,shape=cyl,color=cyl)) ,按形状和颜色分组

6.2 按因子变量分面代码

  • 注意分组变量cyl需要转化为因子

6.3 按形状和颜色分组代码

6.4 图形观察和代码编写的心得体会

  • 分组差异:4缸车燃油效率最高且对重量敏感(斜率陡),8缸车效率最低但受重量影响更大。

  • 分面优势facet_grid 清晰对比各组趋势,避免图形重叠。

  • 双重编码:颜色+形状分组提升可读性,适合多类别区分。

  • 因子化关键变量factor(cyl) 确保离散分组,避免连续值误解。

  • 灵活图层叠加geom_smooth(aes(group=cyl)) 实现分组建模。

  • 分面自由缩放scales="free_x" 适配不同组的数据范围。