把这个系列取名叫R语言画展基础篇，是因为这个系列主要介绍R语言的作图功能，“基础篇”指的是我们仅使用R语言自带的作图功能，不依赖其他作图包。

而非自带的作图包，如很有名的R包ggplot2，这个内容会在以后专门开一个系列：R语言画展ggplot篇，敬请期待。

小编建议大家在做任何统计模型之前，最好的习惯是先作图，通过图片我们可以了解变量的分布，类型以及其他信息，并且可以帮助我们选择统计模型。

相信大家都有体会，作图也是论文发表很重要的一环，高质量的图片可以让你的论文加分不少。

今天主要学习如何用R语言画散点图。

当我们想要研究两个连续变量（continuous variable) 的关系时，如年龄与身高的关系，散点图可能是最好的选择。

为了让大家可以轻松的重复下列图片，我们使用的数据都是R语言自带的。

R语言自带的其中一个数据名叫：women, 里面有两个连续变量height与weight。

我们首先来查看一下women这个数据。

例1. 查看women的基本信息：

# 查看women的基本信息summary(women); head(women)    height         weight      Min. :58.0 Min. :115.0  1st Qu.:61.5 1st Qu.:124.5  Median :65.0 Median :135.0  Mean :65.0 Mean :136.7  3rd Qu.:68.5 3rd Qu.:148.0  Max. :72.0 Max. :164.0  height weight1 58 1152 59 1173 60 1204 61 1235 62 1266 63 129

上述代码在我们的【】三部曲中有详细介绍，新来的小伙伴可以翻阅往期文章。

以height为x轴，weight为y轴，做一个散点图。

# 做散点图，x为height，y为weightattach(women)plot(weight ~ height)

初步的散点图已经画好，接下来我们要加上图片的题目，以及对横坐标与纵坐标的注释做一些修改。

例3. 修改myplot1的题目与坐标轴上的注释 

# 修改myplot1的题目与坐标轴上的注释plot(weight ~ height,      xlab = "Height",     ylab = "Weight",      main = "My first plot")

【注释】 

如上述代码所示，xlab= "", ylab = ""与 main = ""可以分别用来修饰x轴，y轴以及题目的文字。

那如何加上回归拟合出来的直线呢？

例4. 在散点图中加上回归拟合直线 

# 在散点图中加上回归拟合直线plot(weight ~ height,  xlab = "Height", ylab = "Weight",      main = "My first plot")abline(lm(weight ~ height)) 

【注释】 

第六行中的abiline()可以添加我们所需的线条。

其中abline(lm(weight ~ height)），要求R给出以y为weight，x为height拟合回归直线，lm即：线性回归(linear model)。

对散点图中的点进行进一步修饰，如改变颜色，形状。

# 改变散点图中点的颜色，形状。plot(weight ~ height,      xlab = "Height",     ylab = "Weight",      main = "My first plot",      col = "blue",      pch = 16)abline(lm(weight ~ height))

最后的例子是加上一个文本，并注明“r = 0.99, p < 0.001”。

#在散点图中加上一段文字“r = 0.99, p < 0.001”plot(weight ~ height,      xlab = "Height", ylab = "Weight",  main = "My first plot",  col = "blue",      pch = 16)abline(lm(weight ~ height))text(62, 150, "r = 0.99, p < 0.001")detach(women)

基础画图的第一章——散点图的内容就到此为止，感谢各位看到最后。

希望大家会喜欢今天我们的内容，如果学到了一些东西，请点赞转发关注哦。

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