FigDraw 4. SCI 文章绘图之散点图 （Scatter）

Answer 1

在科学研究和学术写作中，图表是展现数据和分析结果的重要工具。本文旨在详细介绍如何利用R语言中的ggplot2包进行散点图绘制，以及在绘制过程中可能遇到的常见问题与解决方法，帮助读者更好地理解并掌握这一过程。

散点图作为一种直观展示两个连续型变量间关系的图形，尤其适用于观察两者之间的相关性。通过调整点的大小、颜色、形状等参数，可以更精细地分析数据分布特征。

基础参数介绍：
- **shape**：表示点的形状，例如圆形、方块、三角形等。
- **size**：控制点的大小，数值越大，点越大。
- **color**：设置点的颜色，以区分不同类别或趋势。
- **分组绘图**：通过将变量转换为因子类型，并在绘图指令中指定分组变量，实现不同类别数据的分组展示。

绘制分组的散点图，首先需将数值型变量转换为因子型，然后将分组变量赋值给颜色和形状参数，实现数据的分组展示。

将连续变量映射给颜色、大小和形状等属性，可通过在`aes()`函数中指定参数实现。如将颜色映射给某连续变量，可以通过`aes(color = variable)`来实现；将大小映射给连续变量，则使用`aes(size = variable)`。

处理重叠点问题，可通过调整点的透明度（alpha参数）来实现，以避免视觉上的混乱。

实现多图布局，可使用`facet_wrap()`函数，通过指定分类变量，实现数据集的分组展示，每组数据绘制为独立的散点图。

实例解析：
- **数据读取**：选择经典数据集iris，包含50个样本，每个样本包括4个特征（Sepal.Length、Sepal.Width、Petal.Length、Petal.Width）以及类别标签（Species）。
- **绘制散点图**：
- **简单散点图**：使用`geom_point()`函数绘制基本散点图。
- **形状、大小、颜色调整**：通过参数`shape`、`size`、`color`调整点的样式与颜色，以突出不同特征或分类。
- **添加文本**：使用`geom_text()`或`ggrepel`包避免文字重叠。
- **分组绘图**：通过变量赋值给颜色和形状，实现数据分组展示。
- **连续变量映射**：将连续变量映射给颜色、大小，实现气泡图或热力图等。
- **处理重叠点**：调整透明度（alpha参数），减少视觉干扰。
- **多图布局**：使用`facet_wrap()`或`facet_grid()`实现多变量分类下的多图展示。

通过调整点的位置（`position = "jitter"`）来避免数据点在绘图时形成的网格化效果，通过添加少量随机噪声，使每个点的位置略有不同，减少重叠。

使用`geom_jitter()`实现点位置的微调，通过`width`参数控制点移动的范围，直观展示数据分布。

使用`geom_count()`展示点的密度，通过点的大小反映不同位置的点数，配合`scale_size_area`确保视觉效果一致。

通过`geom_dotplot()`绘制散点图，点的形状为dot，实现数据分布的直观展示。分箱方法分为点密度分箱（dot-density）和直方点分箱（histodot），每种方法各有特点。

调整点图的参数，如`mapping`、`data`、`position`、`method`、`binwidth`等，来优化点图的呈现效果，满足特定的数据展示需求。

以上内容详细介绍了散点图的绘制技巧及解决数据展示中的常见问题，旨在帮助研究人员和学术作者更高效、准确地利用R语言进行数据可视化，提升学术作品的质量和可读性。