1つの変数に対する多くの変数の散布図

Question

散布図の1次元配列をすべて1つの変数に対して取得したいと考えています。私は 'pairs（）'によって返された完全な行列からそれらを抽出することができましたが、他のプロットは私のcase.Changingレイアウトをc（1、）にすると有用ではありません。の変数は高いです。

attach(iris) 
caret::featurePlot(x = iris[, 1:4], 
     y = iris[,5],#Species 
     plot = "pairs", 
     auto.key = list(columns = 3)) 

説明のための '種' としてコンディショニング変数と 'アイリス' のデータセットを使用してください。私が必要とするのは、他の3つの予測子、「Sepal.Length」、「Sepal.Width」「&」「Petal.Length」、および「Species」に色分けされた「Petal.Width」だけの単純なプロットです。

Answer 1

data(iris) 
library("ggplot2") 
library("reshape2") 

#melt your data 
iris$Species <- as.character(iris$Species) 
df_melt  <- melt(iris,c("Petal.Width","Species")) 
head(df_melt) 

# define colors 
df_melt$color <- "blue" 
df_melt$color[df_melt$Species == "setosa"]  <- "green" 
df_melt$color[df_melt$Species == "versicolor"] <- "orange" 

#scatterplot per group 
ggplot(df_melt,aes(Petal.Width,value)) + 
    geom_point(col=df_melt$color) + 
    facet_grid(.~variable) 

Answer 2

（reproducible exampleがなければ、それはこれで多くを行うのは難しいです。）

簡単な解決策はで1つの散布図を作り、その後、作られたプロットを受け入れるために他の変数をループをPDFファイルを開くことであろう時間。条件を設定したい因子の2つの異なるレベルを取る観測値を示すために、異なる記号と色を使用することができます。

pdf(file=<something>, <other settings>) 
for(i in 1:13){ # or perhaps: for(i in c(1,2,5,10,11,12,13)){ 
    plot(AF[,i], AF[,14], pch=<something>, col=<something>) 
} 
dev.off() 

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アップデート：私は、一例としてirisデータセットを使用して上記の私の答えを説明することができます。

data(iris) 
add.legend <- function(...){ # taken from: https://stackoverflow.com/a/21784009/1217536 
    opar <- par(fig=c(0, 1, 0, 1), oma=c(0, 0, 0, 0), 
    mar=c(0, 0, 0, 0), new=TRUE) 
    on.exit(par(opar)) 
    plot(0, 0, type='n', bty='n', xaxt='n', yaxt='n') 
    legend(...) 
} 

pdf(file="Scatterplots of variables against petal width.pdf") 
for(i in 1:3){ 
    plot(iris[,i], iris[,4], pch=as.numeric(iris$Species), col=as.numeric(iris$Species), 
     xlab=names(iris)[i], ylab="Petal Width") 
    add.legend("top", legend=levels(iris$Species), horiz=TRUE, pch=1:3, col=1:3) 
} 
dev.off() 

新しいページ上の各プロットでPDFファイルを取得します。 @ Hack-Rと@Alexの答えは問題がありません（より良い言葉がないので、あまりにも厳しくないというわけではありません）。プロットは3つで絞ればOKですが、13のときは非常に有益な情報にはなりません。

Answer 3

ベースR solution-- par(mfrow= c(1,n))がある：PDF内のすべてのプロットは（PDFファイルから最初のプロットである）以下のグラフのようにきれいで、比例になりますキー：

data(iris) 
par(mfrow=c(1,3)) 
plot(iris$Sepal.Length, iris[,2]) 
plot(iris$Sepal.Length, iris[,3]) 
plot(iris$Sepal.Length, iris[,4]) 

プロットのbaseプロットの他の機能を使ってプロットをカスタマイズすることができます