第五章 变量间关系可视化
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
diamonds
是R中ggplot2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 15-25
和 wt 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
mpg
和wt
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
和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。