scatter.smooth R 函数 - 颜色

Question

如何更改 R 中 scatter.smooth 的颜色？我可以添加“col”参数，但这只会更改数据点（点）的颜色，而不更改屏幕上的实际线条。如何更改实际线条的颜色。

Answer 1

无需修改 scatter.smooth() 即可获得所需的结果。请注意 ?scatter.smooth 上记录了另一个函数； loess.smooth()。 scatter.smooth() 使用后一个函数来计算拟合黄土平滑器的 x 和 y 坐标。所需的绘图可以通过两次调用来生成； i) 调用 plot()，以及 ii) 第二次调用 loess.smooth() 来绘制线条。

使用@Andrie的示例，这将是：

plot(dist ~ speed, data = cars, col = "blue")
with(cars, lines(loess.smooth(speed, dist), col = "green"))

loess.smooth() 步骤返回一个包含可以轻松绘制的 x 和 y 组件的列表使用 lines()：

> with(cars, loess.smooth(speed, dist))
$x
 [1]  4.000000  4.428571  4.857143  5.285714  5.714286  6.142857
 [7]  6.571429  7.000000  7.428571  7.857143  8.285714  8.714286
[13]  9.142857  9.571429 10.000000 10.428571 10.857143 11.285714
[19] 11.714286 12.142857 12.571429 13.000000 13.428571 13.857143
[25] 14.285714 14.714286 15.142857 15.571429 16.000000 16.428571
[31] 16.857143 17.285714 17.714286 18.142857 18.571429 19.000000
[37] 19.428571 19.857143 20.285714 20.714286 21.142857 21.571429
[43] 22.000000 22.428571 22.857143 23.285714 23.714286 24.142857
[49] 24.571429 25.000000

$y
 [1]  4.962236  6.132561  7.294531  8.451282  9.605949 10.761666
 [7] 11.921569 13.088792 14.266472 15.457742 16.646268 17.788187
[13] 18.916270 20.068806 21.284085 22.534880 23.776272 25.020014
[19] 26.277859 27.554763 28.793605 30.039834 31.287544 32.541662
[25] 33.982881 35.706712 37.262771 38.683122 40.080683 41.491404
[31] 42.951233 44.438569 45.860202 47.361200 49.023137 50.730452
[37] 52.619626 54.852390 57.325596 59.936095 62.580738 65.156375
[43] 67.559859 69.876282 72.248492 74.659973 77.094212 79.534692
[49] 81.964898 84.368316

生成的图如下所示：

Answer 2

作为替代方案，您可以将 lattice::xyplot 与 type=c('p', 'smooth') 结合使用：

  xyplot(dist~speed, data=cars, type=c('p', 'smooth'), col.line='green')

Answer 3

如果您阅读 scatter.smooth 的源代码，您会发现绘制的预测线没有 col 参数。

这意味着您必须修改代码。这里我为线条颜色添加了一个 lcol 参数：

scatter.smooth <- function (x, y = NULL, span = 2/3, degree = 1, 
  family = c("symmetric", "gaussian"), xlab = NULL, ylab = NULL, 
  ylim = range(y, prediction$y, na.rm = TRUE), evaluation = 50, lcol="red", ...) 
{
    xlabel <- if (!missing(x)) 
        deparse(substitute(x))
    ylabel <- if (!missing(y)) 
        deparse(substitute(y))
    xy <- xy.coords(x, y, xlabel, ylabel)
    x <- xy$x
    y <- xy$y
    xlab <- if (is.null(xlab)) 
        xy$xlab
    else xlab
    ylab <- if (is.null(ylab)) 
        xy$ylab
    else ylab
    prediction <- loess.smooth(x, y, span, degree, family, evaluation)
    plot(x, y, ylim = ylim, xlab = xlab, ylab = ylab, ...)
    lines(prediction, col=lcol) #  <<-- Note the edit here
    invisible()
}

with(cars, scatter.smooth(speed, dist, col="blue", lcol="green"))

Answer 4

请参阅文档：

with(cars, scatter.smooth(speed, dist, lpars = list(col = "red", lwd = 3, lty = 3)))