R|散点图+边际图（柱形图，小提琴图），颜值UP

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发布于 2022-03-11 11:00:53

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散点图作为一种展示2组连续变量关系的常用可视化方式之一，添加点，线，箭头，线段，注释，甚至函数，公式，方差表都没有问题。

本文简单的介绍2种散点图添加边际图的方法。

一载入数据，R包

使用经典数据集iris

library(ggplot2) #加载ggplot2包
library(ggExtra)
library(ggstatsplot)
data(iris)
head(iris)

二 ggplot2 + ggExtra绘制边际散点图

使用ggplot2绘制散点图，然后利用ggExtra包的函数添加边际柱形图

2.1 绘制基础散点图

p1 <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) + 
  geom_point(color = "#00AFBB")
p1

2.2 添加一点点细节

1）添加横轴，数轴线；

2）添加R2 和 P值

3）添加回归曲线

p2 <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) + 
  geom_point(color = "#00AFBB") + 
  geom_smooth(method="lm", se=T) + 
  geom_hline(yintercept = 3, linetype = "dashed", color = "blue") +
  geom_vline(xintercept = 6, linetype = "dashed", color = "red") +
  annotate("text", x=4.5, y=4.25, parse=TRUE,
           label="r^2 == 0.0138 * '  p-value = 0.1529' ")p2

既然是ggplot2绘制的，那更多细节还不是按照需求直接加就行嘛

2.3 添加边际条形图

使用ggMarginal添加， Type 可选参数 histogram, density 和 boxplot.

ggMarginal(p2, type = "histogram", fill = "#00AFBB")

三 ggstatsplot绘制边际散点图

直接使用ggstatsplot包的ggscatterstats函数绘制

library(ggstatsplot)ggscatterstats(  data = iris,                                          
  x = Sepal.Length,                                                  
  y = Sepal.Width,
  xlab = "Sepal Length",
  ylab = "Sepal Width",
  marginal = TRUE,
  marginal.type = "densigram",
  margins = "both",
  xfill = "blue", # 分别设置颜色
  yfill = "#009E73",
  title = "Relationship between Sepal Length and Sepal Width",
  messages = FALSE
)