在线作图|2分钟绘制一张散点图

本文介绍了在线工具TUTU CLOUD如何用于绘制散点图,包括上传数据、参数设置和下载图表的详细步骤,以及作图后的处理建议。

散点图

散点图是指在数理统计回归分析中,数据点在直角坐标系平面上的分布图,通常以两个变量分别为横、纵坐标,用数据点(坐标点或散点)的分布形态反应变量统计关系,故又称散点分布图。散点图可以直观展示数据点的分布情况,发现变量之间的关系或变化趋势,以此可选择合适的函数进行经验分布的拟合,进而找到变量之间的函数关系。
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TUTU网站工具使用

TUTUCLOUD网站可以在线画散点图。操作步骤如下:
①登录网址:https://www.cloudtutu.com/#/index(推荐使用360或者谷歌浏览器)
②输入用户名和密码(小编已经为大家填好了,如果不显示可添加文末二维码添加小编获取),输入验证码后即可登录,无需注册,直接使用,不必担心隐私泄露,是不是诚意满满~
③登录后在工具一栏(全部分析)里找到散点图,点击进入;
④请按照界面右侧的说明书或者下文进行操作。
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01 上传数据;

※目前平台仅支持.txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件的文件上传。
(平台可对不规范的数据格式进行部分处理,但还是请您尽量按照示例数据的格式调整数据,以便机器可以识别)
a)准备一个数据矩阵(形式参照示例数据);
b)表格需要带表头和列名,每一行为样本名,每列为各种指标数据名,例如样本对应的特征、类别信息等等,但指标数据名只能有两列(如下所示,左右两列分别对应X、Y轴)。
c)请提交txt(制表符分隔)文本文件或者.csv文件。操作方法为:全选excel中的所有内容(ctrl+A),复制到记事本中,将记事本文件另存后点击“上传”按钮上传该文件。
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02 参数设置;

2.1 元素大小:图中元素显示的散点大小
2.2 元素颜色:图中元素显示的散点颜色
2.3 自定义横/纵坐标名称:按需自行设置
2.4 是否添加拟合曲线:按需自行设置
2.5 拟合曲线颜色:按需自行设置
2.6 是否添加R值P值:按需自行设置
2.7 方法:pearson、kendall、spearman三种方法可供选择

03 下载文件:

点击“运行”开始作图,点击“下载”保存PDF格式的矢量图。PDF格式的文件可通过矢量图编辑工具进行编辑。

04 作图后处理:

TUTU云平台提供的是PDF格式的矢量图,可通过矢量图处理软件进行编辑和调整(如:文字字体,文字大小,图片分辨率等)。图形处理软件和使用方法可扫描文后的二维码添加小编获取。

写作建议

XXXX analysis was performed on Tutools platform (https://www.cloudtutu.com), a free online data analysis website.
尊敬的用户,如果图图云平台在您的科研中有幸提供了些许帮助,我们期望您能在方法学或者致谢中提及我们,引用方法如下:XXXX analysis was performed on Tutools platform (https://www.cloudtutu.com/#/index), a free online data analysis website. 目前平台还处于测试阶段,使用过程中有任何疑问或者报错欢迎随时联系小编反馈。您的反馈和建议是我们最大的动力~
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### 创建多张二维散点图 为了在R语言中创建多张二维散点图,可以利用`par()`函数中的`mfrow`或`mfcol`参数来分割画布,从而在同一窗口内显示多个图形。下面是一个具体的例子: ```r # 设置工作目录并加载必要的包 setwd("C:/Users/Cara/Desktop") # 加载mtcars数据集作为示例数据源 data(mtcars) # 定义一个2×2布局的绘图区域 par(mfrow=c(2, 2)) # 绘制四组不同的散点图 plot(mtcars$wt, mtcars$mpg, main="Weight vs Mileage", xlab="Weight (1000 lbs)", ylab="Miles/(US) gallon") plot(mtcars$cyl, mtcars$hp, pch=19, col='blue', main="Cylinder Number vs Horsepower", xlab="# of Cylinders", ylab="Horse Power") plot(mtcars$qsec, mtcars$drat, type="p", pch=20, cex=2, col="red", main="Quarter mile time vs Rear axle ratio", xlab="1/4 mile time", ylab="Rear axle ratio") plot(mtcars$vs, mtcars$am, pch=21, bg="green", main="Engine Shape vs Transmission Type", xlab="V/S", ylab="Transmission") ``` 上述代码展示了如何在一个窗口里排列四个独立的散点图,并且每个子图都有各自的标题以及轴标签[^2]。 对于更复杂的情况,如果希望每一张图片保存成单独文件,则可以在每次调用`plot()`之前加上相应的`pdf()`, `png()`, 或者其他格式的设备启动命令,在完成作图之后再关闭该设备连接以确保文件被正确写入磁盘。 ```r # 单独保存每一个图表至PNG文件 png(filename="weight_vs_mileage.png") plot(mtcars$wt, mtcars$mpg, main="Weight vs Mileage", xlab="Weight (1000 lbs)", ylab="Miles/(US) gallon") dev.off() png(filename="cylinder_number_vs_horsepower.png") plot(mtcars$cyl, mtcars$hp, pch=19, col='blue', main="Cylinder Number vs Horsepower", xlab="# of Cylinders", ylab="Horse Power") dev.off() ``` 这种方法允许灵活控制各个输出文件的位置、名称及其分辨率等属性[^3]。
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