R 散点图，plot()，spearman相关性系数 2018-

R 散点图，ggplot2，spearman相关性系数

散点图显示了在笛卡尔平面绘制的多个点。每个点代表两个变量的值。在水平轴上选择一个变量，在垂直轴中选择另一个变量。简单散点图使用plot()函数来创建。

在R中创建散点图的基本语法是 -

plot(x, y, main, xlab, ylab, xlim, ylim, axes)

以下是使用的参数的描述 ：

• x - 是数据集，其值是水平坐标。
• y - 是数据集，其值是垂直坐标。
• main - 是图表的标题。
• xlab - 是水平轴(x轴)上的标签。
• ylab - 是垂直轴(y轴)上的标签。
• xlim - 是用于绘制的x的值的极限。
• ylim - 是用于绘制的y值的极限。
• axes - 指示是否应在绘图上绘制两个轴。

例子：
读取数据：
数据的读取可以用：

• read.table() 表格式文件
• read.csv() 逗号分隔的文件
• read.delim() tab键分隔的文件
  使用外部文件参数读取数据：

args=commandArgs(T)
data = read.table(args[1],sep="\t",header=TRUE)

将第一列赋值给x，将第二列赋值给y

x = data[,1]
y = data[,2]
对x和y取对数lg：
x = log(data[,1],10)
y = log(data[,2],10)
计算相关性系数：
cor.test(x,y,method="spearman")
创建一个png图，
png(file = "scatterplot.png")
plot(x,y,main="haha",xlab="reversA", ylab="reversB",pch=16) # 不懂pch是什么？往下看！

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屏幕打印出如下：

    Spearman's rank correlation rho
data:  x and y
S = 89876000, p-value < 2.2e-16
alternative hypothesis: true rho is not equal to 0
sample estimates:
      rho
0.9931938

Warning message:
In cor.test.default(x, y, method = "spearman") :
  Cannot compute exact p-value with ties

我们可以看到spearman系数为0.9931938。

plot（）及相关函数的参数说明：

image.png image.png image.png image.png

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