在R中的图表上绘制多组不同的数据点

Question

我正在尝试使用 R 在同一个图上绘制多组有序对。我不需要它们之间的线，因为这已经通过简单的线性回归来处理。下面是一些示例代码：

sw_sd <- c(0, 20)
sw_r <- c(5, 10)
aa_sd <- c(0, 16)
aa_r <- c(5, 8)
png("5-airline-cals.png")
plot.new()
plot.window(xlim=c(0,25), ylim=c(0,12))
plot(c(aa_sd, aa_r))
plot(sw_sd,sw_r, pch=22, main="Capital Allocation Lines", xlab="Standard Deviation", ylab="Expected Return")
sw_cal=lm(sw_r~sw_sd)
aa_cal=lm(aa_r~aa_sd)
abline(sw_cal, col="forestgreen", lwd=3)
abline(aa_cal, col="blue", lwd=3)
legend(1, 9, c("Southwest Airlines","American Airlines"), cex=0.8, col=c("forestgreen","blue"), lwd=3);
box()
dev.off()

sd 对是 x 坐标，r 对是 y 坐标。我需要在同一个散点图上绘制两组 xy 对。这是简化的数据，但您明白了。

Answer 1

很抱歉 RTFM 评论的推动。这里有更多细节。

使用基本图形，我将通过如下方式完成您正在做的事情：

plot(c(sw_sd,aa_sd),c(sw_r,aa_r), pch = 22, 
        col = rep(c('forestgreen','blue'),each = 2),main="Capital Allocation Lines", 
        xlab="Standard Deviation", ylab="Expected Return")
abline(lm(sw_r~sw_sd),col = 'forestgreen',lwd = 3)
abline(lm(aa_r~aa_sd),col = 'blue',lwd = 3)

我提到点和线的原因是因为您询问如何绘制多组点在同一张图上。 R 中基本图形的一般策略是通过一次调用 plot 来初始化绘图，然后使用诸如 points 之类的东西添加到它、 lines、abline 等。

您对 plot.new 和 plot.window 的调用并不是真正必要的；如果您刚刚开始使用 R，您可能暂时不需要使用它们，真的。

一般来说，每次调用plot时，R都会启动一个新的绘图设备。因此，您对 plot 的重复调用只是返回并重新开始。您会注意到，生成的绘图最终的 y 轴限制不是 0 到 12。这是因为每次您重新调用 plot 时，您都会从头开始，就好像之前的命令从未出现过一样发生了。这也是为什么另一组点没有出现的原因。

最后，阅读 ?plot 的建议有点误导，因为实际上 ?plot.default 对于初学者来说信息量更大。它有一些小功能，比如能够直接传递 x 和 y 轴限制，传递 type = "n" 来创建一个具有正确尺寸的空图，然后您可以添加到其中，等等。

Answer 2

基于 ggplot 的快速答案：

dat <- data.frame(sd=c(0,20,0,16),
                  r=c(5,10,5,8),
                  airline=rep(c("Southwest","American"),each=2))

library(ggplot2)
theme_update(theme_bw())
qplot(sd,r,data=dat,colour=airline)+geom_smooth(method="lm")+
  labs(x="Standard Deviation",y="Expected Return")+
  scale_colour_manual(value=c("forestgreen","blue"))

Answer 3

使用 Ben 的数据框但带有点阵：

library(lattice)
xyplot(r~sd, data=dat, groups=airline,
   type=c('p', 'r'),
   auto.key=list(space='right'),
   main="Capital Allocation Lines",
   xlab="Standard Deviation", ylab="Expected Return")

您可以在 ?panel.xyplot 和 ?xyplot 中找到详细信息。