R-plot()

普通散点图：

> BOD
  Time demand
1    1    8.3
2    2   10.3
3    3   19.0
4    4   16.0
5    5   15.6
6    7   19.8
> plot(BOD$Time,BOD$demand,main='主标题',xlab='X轴标题',ylab='Y轴标题',xlim=c(0,10),ylim=c(8,20),col='blue',pch=19)

注释：

• BOD$Time,BOD$demand：取BOD数据框中的Time和demand列作为x轴和y轴。
• main：图的标题。
• xlab,ylab：X轴和Y轴的标签。
• xlim,ylim：X轴和Y轴的取值范围。
• col：数据点的颜色，可以是颜色字符或者是颜色的数字代码。
• pch：数据点的形状，可以是0~25之间的数字，或者是字符，如’*’。
• cex：数据点的大小。
• axes：F或T，是否显示X轴和Y轴，默认为T。

• frame.plot=F：不显示外框。

• type参数：

  • type=’p’：只显示散点。
  • type=’l’：只显示线条。
  • type=’b’：显示散点和线条。
  • type=’c’：显示去掉散点的线条。
  • type=’o’：显示线条穿过点。
  • type=’h’：显示各散点到X轴的垂直线。

散点图集：

> plot(iris[,1:4])

等价于：

> pairs(iris[,1:4])

可方便的看出各属性间是否存在正态分布。

多元散点图：

>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))

注释：

1、iris$Species存放花的品种，是字符型，用as.numeric()转化成数字型。
2、legend()添加右下角的图例，具体用法以后详细补上。

三维散点图：

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

注释：

• 在用scatterplot3d之前要下载安装scatterplot3d包。
• 三维中数据点的颜色用color，不用col。
• x.ticklabs()可更改x轴的标签。
• box为逻辑T或F，表示是否显示框线，默认为T。
• grid为逻辑T或F，表示x轴和y轴平面是的网状表格是否存在，默认为T。
• pch、main、xlab、ylab、zlab、xlim等参数和二维的散点图一样用。

ps：第一次用Markdown，感觉用起来很方便，比HTML好好多。但是改字体、改图片大小比较麻烦一点，希望自己尽快适应，能写出更好看一点的排版！

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