本文主要是介绍R 绘制高密度散点图，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
当数据点重叠很严重时候， 用散点图观察变量之间的关系就有些费劲了， 可以采用一下的方式去看观测点主要集中在那个区域。
> set.seed(1234)
> n<-10000
>c1<-matrix(rnorm(n,mean=0,sd=0.5), ncol=2)
>c2<-matrix(rnorm(n,mean=3,sd=2),ncol=2)
>mydata<-rbind(c1,c2)
>mydata<-as.data.frame(mydata)
names(mydata)<-c("x","y")
用标准的R散点图生成的图形如：
with（mydata, plot(x,y, pch=19, main="scatterplot for 10000 observations")
可以看出以上数据点的重叠，很难看出下x,y 集中在那个区域。解决的一个办法是用smoothScatter() 函数利用核密度估计生成的颜色密度来表示点分布的散点图。代码如下：
with(mydata, smoothScatter(x,y, main ="scaterplot for 10000 observations")
这篇关于R 绘制高密度散点图的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
