散点图显示所有具有相同值的点

Question

我如何在R中创建散点图，以便即使在某些类别中具有相同的值，也可以在此处显示所有点。 除了数据点，我想在每个类别中都取平均值。

例如，如果我有两个变量的数据集 ，而其中一个变量（棉花重量百分比）是因子：

dat <- structure(list(`Tensile Strength` = c(12L, 19L, 17L, 7L, 25L, 
7L, 14L, 12L, 18L, 22L, 18L, 7L, 18L, 18L, 15L, 10L, 11L, 19L, 
11L, 19L, 15L, 19L, 11L, 23L, 9L), `Cotton weight percent` = c(20L, 
30L, 20L, 35L, 30L, 15L, 25L, 20L, 25L, 30L, 20L, 15L, 25L, 20L, 
15L, 35L, 35L, 25L, 15L, 25L, 35L, 30L, 35L, 30L, 15L)), .Names = c("Tensile Strength", 
"Cotton weight percent"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-25L))

我如何制作这样的散点图：

在此，实心点是单个观察值，空心圆是观察到的平均拉伸强度。

Answer 1

这可以在ggplot2中使用geom_jitter和stat_summary 。 具体来说， geom_jitter将为您提供图形上的黑点：

library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg)) +
    geom_jitter(position = position_jitter(width = .1))
p

（“抖动”是在x轴上添加一些噪声，如您的示例所示）。

然后， stat_summary层使您可以为每个x值的平均值添加一个点（我将其stat_summary大号和红色）：

ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg)) +
    geom_jitter(position = position_jitter(width = .1)) +
    stat_summary(fun.y = "mean", geom = "point", color = "red", size = 3)

Answer 2

使用本地R：

plot(dat[,1]~dat[,2],ylab="Tensile Strength",xlab="Cotton weight percent",cex=1.5)
points(sort(unique(dat[,2])),tapply(dat[,1],dat[,2],mean),pch=16,col=3,cex=1.5)

如果要显示重复的案例，可以执行以下操作：

cwp=sort(unique(dat[,2]))
ta=tapply(1:nrow(dat),list(dat[,2],dat[,1]),length)
ft=function(v,x){#
  nm=as.numeric(colnames(v))
  do.call(rbind,lapply(1:length(nm),function(zv)if(v[zv]>1)
    cbind(rep(x,v[zv])+seq(.6,1.4,length.out=v[zv])-1,nm[zv]) else c(x,nm[zv])))
}
fd=lapply(1:nrow(ta),function(z)ft(t(ta[z,!is.na(ta[z,])]),cwp[z]))
datf=do.call(rbind,fd)

plot(datf[,2]~datf[,1],ylab="Tensile Strength",xlab="Cotton weight percent",cex=1.5)
points(sort(unique(dat[,2])),tapply(dat[,1],dat[,2],mean),pch=16,col=3,cex=1.5)

Answer 3

beeswarm软件包为抖动点提供了一个不错的选择，而提供了多种其他方法来排列点，以使其看起来（其中包括）如下图所示：

（ 有关用于创建这些图的beeswarm 函数，请参见此处 ）