蓝色立体阴影带直线的散点图表
R散点图+边际图（柱形图，小提琴图），颜值区UP
R散点图+边际图（柱形图，小提琴图），颜值区UP
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。
ggplot2-annotation|画图点“精”，让图自己“解释”
R-ggpmisc|回归曲线添加回归方程，R2，方差表，香不香？
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
二 ggplot2 + ggExtra绘制边际散点图
使用
柱形图
2.1 绘制基础散点图
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
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 Type 可选参数 histogram, density 和boxplot.
三 ggstatsplot绘制边际散点图
直接使用ggstatsplot包的ggscatterstats函数绘制
其中marginal.type可选histograms，boxplots，density，violin，densigram (density + histogram)；可自行尝试效果。
OK，文献中常见的带边际图的散点图就绘制好了！更多参数设置详见参考资料。
参考资料：
/277-marginal-histogram-for-ggplot2
/ggstatsplot/。
散点图知识
四、看散点图的方法：
1. 散点图有一个规格框，其大小由 XY 坐标轴上对应的具体项目的规格决定。框内（包
括框上）的散点表示 OK，框外的散点表示 NG；
2. 散点图一般还有一个中心点（如图 1 中红色点），它代表散点的总体分布。这个点
越靠近规格框的对角线交点（称规格中心点）越好。散点中心点在规格中心点上或
散点图的组成
散点
规格框
中心点
XY 坐标
蓝色小点 红色框框 红色小圆点 标上数据的坐标轴
三、散点图的作成方法：
图1
我们知道，平面上的一个点可以用一个坐标（X，Y）来表示。反过来，如果知道某个
点的坐标（X，Y），就可以在坐标平面上描画出来。并且点和坐标是唯一对应的。因此，点
的坐标（X，Y）数据不同，在坐标平面上描出的位置也不同。
散点图知识
苏奇杰 2009.5.3
一、目的：讲述如何看散点图，获取生产信息，从而正确指导生产。
二、直观印象：散点图——顾名思义，就是看上去有很多散开的点的图
形（如图 1）。从图中可以看到，上面有很多蓝色点，这就是散点。除了
散点以外，散点图形一般还包括规格框，中心点，XY 坐标等重要信息。
以图 1 为例，对应如下：
者比较接近中心，表示中心良好（如图 1）；散点中心点离规格中心点比较远，表示
中心偏。中心偏分又分为如下情况：
情况一
情况二
情况三
X 偏，Y 不偏
A：X 偏正，Y 不 B：X 偏负，Y 不
偏（X 轴中心正 偏（ X 轴中心负
方）
方）
X 不偏，Y 偏
A：X 不偏， B：X 不偏，Y Y 偏正（ Y 偏负( Y 轴中 轴中心正方） 心负方)
蓝色微立体PPT图表合集
2013
2014
20XX年 公司销售额达1亿
元
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20XX
20XX
2012年 公司取得专利
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2014年 公司客户突破1万家
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20XX年 公司获科技
奖
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第23页
时尚微立体图表合集
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第24页
蓝色微立体PPT图表合集 （1）
报告人：
第1页
时尚微立体图表合集
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标题 01
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标题 02
标题 03
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五分类散点图图库（PDFX页）
LEFT MON SHIFT
NEU
ALY LYM ALY
EOS
GHO
对于峰值的要求： 全血：DIFF/BASO = 0.9， [0.5 1.5]
B55 中值质控
５
BC-5500
６
BC-5300/
BC-5380
B55 中值质控
质控界面
B55 中值质控 计数界面（有 20%的情况不出分类结果）
７
B55 校准品 五分类正常的校准品的散
浸泡流动比色室，任然无 效。流动比色室外壁用棉签 檫过，无效。
2007.1 070618 2.17 韩国
DIFF 散 点 图 全 为 蓝 色 ， “WBC Abn”Flag；BASO 散 点图正常，只是增益偏小； 同时增益设定已经很高
散点图压缩，聚类 性不太好，血影相 对偏多，可能原因 是 1、流动室脏，需 要清洁内外壁;2、溶 血不好，注意溶血 素的配比与是否失 效;3、注意 DIFF 池 是否有残留（V3、 LEO2 的管子是否 有回吸） DIFF、BASO 的散 点图都有压缩，可 能原因是流动室脏 或前光有漂移。
流动室故障.doc
单核有明显的分 层，血影也明显偏 多。归纳为反应效 果问题，主要是检 查 LEO1 与 LEO2 的配比。
DIFF 散点图与标粒 都是比较散的，可 归纳成鞘流不稳的 问题，主要原因可 能是流动室堵。
１１
5500 RB790666 郑州办
做了十多个样本后突然出 现散点图异常，之后清洗一 次曾正常过 10 多个样本， 但 10 多个样本后又突然散 点变差
2007.1 RB780620 不分类的样本的比例偏高。 1.09 兰州办
2007.1 1.09
新疆办 RB74-0298
散点图 应用课件
2.2
根据我们的经验，这些变量存在着比较密切 的关系，但这些关系又不像数学公式和物理 公式那样能够精确表达，散点图是研究这种 变量间关系的一种图形工具。在散点图中， 通常将成对出现的数据以坐标点的形式标注 在坐标轴上，以形成“点子云”。通过研究 点子云的分布状态，可以推断出变量间的相 关模式。
2.3
简单的说，表示两种数据关系的图 叫散点图。
1.2
散点图经典图例
2.1
散点图有什么用
当我们拿到一堆没有明显规律的数据， 但是又需要研究两种或者多种数据的相 关状态、相关性质，即研究两种数据是 否相关，相关关系如何？ 如身高和体重的关系，一般情况下身高 是随体重的增加而增加的，烧开水用的 时间是随热水器功率的增大而减小的。
散点图是用来找出看似没有 规律的问题的规律。
3.1
散点图怎么用
制作散点图
1.收集数据 2.绘制散点图 2.1 手绘散点图 2.2 电脑绘制散点图 3.散点图的判断 4. 散点图的注意事项
手绘散点图
3.3
作图注意事项
1、作图时将原因作横轴，结果作竖轴。 2、作图过程中若有重合点则区分表示。 3、标注刻度前先要将表中的最大最小值 找出。 4、连接边缘点时，要把查明原因的异常 点排除在外。
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现代管理工具
散点图基本原理以及应用
Байду номын сангаас吕锋
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散点图在异常值识别中的应用技巧
散点图在异常值识别中的应用技巧利用散点图识别异常值主要依赖于对图中数据点分布模式的细致观察。
以下是一些具体的步骤和技巧：1. 观察整体分布●查看趋势：首先，观察散点图中数据点的整体分布趋势，看是否存在明显的线性或非线性关系。
这有助于你理解数据的主要特征。
●密集区域：注意数据点聚集的主要区域，这是大多数正常值的所在位置。
2. 寻找离群点●位置偏离：寻找那些明显偏离大多数数据点分布位置的数据点。
这些点可能位于图表的边缘，或者与主要数据集群有明显的间隔。
●孤立点：注意那些周围没有其他数据点或只有极少数数据点相伴的点，它们可能是异常值。
3. 利用辅助工具●趋势线：如果数据点之间存在明显的线性关系，可以绘制一条趋势线（如线性回归线）。
然后，观察哪些点显著偏离了这条趋势线，这些点可能是异常值。
●网格线或参考线：在散点图中添加网格线或参考线（如平均值线、中位数线等），以帮助识别偏离这些参考线的数据点。
4. 结合统计方法●标准差或IQR：虽然散点图本身不提供直接的统计计算，但你可以事先计算数据的标准差（SD）或四分位距（IQR），然后在图中标出这些统计量对应的范围。
超出这些范围的数据点可能是异常值。
●箱线图：虽然箱线图不是散点图，但它与散点图密切相关，并且提供了识别异常值的直观方法。
你可以将散点图与箱线图结合使用，以更准确地识别异常值。
5. 考虑业务背景●专业知识：结合你对数据的业务背景和实际意义的了解，判断哪些数据点可能是合理的或异常的。
有时，即使数据点在统计上被视为异常值，但在业务上可能是有意义的。
●数据验证：对于疑似异常值的数据点，进行进一步的验证和核实。
检查数据录入是否正确、是否存在测量误差等。
6. 谨慎处理异常值●不要盲目删除：在识别出异常值后，不要立即删除它们。
首先分析这些值是否真的是错误的或无效的，以及它们对整体数据分析结果的影响。
●考虑替代方法：如果异常值对分析结果有显著影响，但你又不想删除它们，可以考虑使用替代方法（如数据转换、加权处理等）来减轻它们的影响。
SAS学习系列17.绘图Ⅲ—散点图,时间序列图,拟合曲线图
17. 绘图Ⅲ—散点图,时间序列图,拟合回归图三、散点图以两个定量变量的数值在二维坐标系中描点，生成的图形就是散点图。
散点图能直观地显示出因变量随自变量变化而变化的大致趋势，据此可以选择合适的函数对数据点进行拟合。
基本语法：PROC SGPLOT;SCATTER X=自变量Y=因变量/ options;可选项：（1）DATALABEL =variable-name指定该变量的值作为各个数据点的标签，若不指定变量名，则使用Y变量的值；（2）GROUP = variablename指定分组变量，按其值对数据分组分别处理；（3）NOMISSINGGROUP指定不包含分组变量缺省值的观测；（4）TRANSPARENCY = n——指定透明度。
例1关于鸟类的数据（C:\MyRawData\Birds.dat），变量包括名称、种类（S-鸣禽，R-猛禽）、身长（cm）、翼展（cm），注意每行有多组数据：读入数据，绘制散点图，要求按类型分组。
代码：data wings;infile'c:\MyRawData\Birds.dat';input Name $12. Type $ Length Wingspan ;run;* Plot Wingspan by Length;procformat;value $birdtype'S' = 'Songbirds''R' = 'Raptors';run;procsgplot data = wings;scatterX = Wingspan Y = Length / GROUP = Type;format Type $birdtype.;title'Comparison of Wingspan vs. Length';run;运行结果：四、时间序列图时间序列图，是以时间为X轴,变量为Y轴的一种图（数据点之间依次用线段连接），观察变量是否随时间变化而呈现某种趋势。
Seaborn分布数据可视化---散点分布图
Seaborn分布数据可视化---散点分布图散点分布图综合表⽰散点图和直⽅分布图。
Jointplot()绘制⼆变量或单变量的图形，底层是JointGrid()。
sns.jointplot(x,y,data=None,kind='scatter',stat_func=None,color=None,height=6,ratio=5,space=0.2,dropna=True,xlim=None,ylim=None,joint_kws=None,marginal_kws=None,annot_kws=None,**kwargs,)Docstring:Draw a plot of two variables with bivariate and univariate graphs.This function provides a convenient interface to the :class:`JointGrid`class, with several canned plot kinds. This is intended to be a fairlylightweight wrapper; if you need more flexibility, you should use:class:`JointGrid` directly.Parameters----------x, y : strings or vectorsData or names of variables in ``data``.data : DataFrame, optionalDataFrame when ``x`` and ``y`` are variable names.kind : { "scatter" | "reg" | "resid" | "kde" | "hex" }, optionalKind of plot to draw.stat_func : callable or None, optional*Deprecated*color : matplotlib color, optionalColor used for the plot elements.height : numeric, optionalSize of the figure (it will be square).ratio : numeric, optionalRatio of joint axes height to marginal axes height.space : numeric, optionalSpace between the joint and marginal axesdropna : bool, optionalIf True, remove observations that are missing from ``x`` and ``y``.{x, y}lim : two-tuples, optionalAxis limits to set before plotting.{joint, marginal, annot}_kws : dicts, optionalAdditional keyword arguments for the plot components.kwargs : key, value pairingsAdditional keyword arguments are passed to the function used todraw the plot on the joint Axes, superseding items in the``joint_kws`` dictionary.Returns-------grid : :class:`JointGrid`:class:`JointGrid` object with the plot on it.See Also--------JointGrid : The Grid class used for drawing this plot. Use it directly ifyou need more flexibility.#综合散点分布图-jointplot#创建DataFrame数组rs = np.random.RandomState(3)df = pd.DataFrame(rs.randn(200,2), columns=['A','B'])#绘制综合散点分布图jointplot()sns.jointplot(x=df['A'], y=df['B'], #设置x和y轴的数据data=df, #设置数据color='k',s=50, edgecolor='w', linewidth=1, #散点⼤⼩、边缘线颜⾊和宽度（只针对scatter）kind='scatter', #默认类型：“scatter”，其他有“reg”、“resid”、“kde”space=0.2, #设置散点图和布局图的间距height=8, #图表的⼤⼩（⾃动调整为正⽅形）ratio=5, #散点图与布局图⾼度⽐率stat_func= sci.pearsonr, #pearson相关系数marginal_kws=dict(bins=15, rug=True)) #边际图的参数sns.jointplot(x=df['A'], y=df['B'],data=df,color='k',kind='reg', #reg添加线性回归线height=8,ratio=5,stat_func= sci.pearsonr,marginal_kws=dict(bins=15, rug=True))sns.jointplot(x=df['A'], y=df['B'],data=df,color='k',kind='resid', #residheight=8,ratio=5,marginal_kws=dict(bins=15, rug=True))sns.jointplot(x=df['A'], y=df['B'],data=df,color='k',kind='kde', #kde密度图height=8,ratio=5)sns.jointplot(x=df['A'], y=df['B'],data=df,color='k',kind='hex', #hex蜂窝图(六⾓形)height=8,ratio=5)g = sns.jointplot(x=df['A'], y=df['B'],data=df,color='k',kind='kde', #kde密度图height=8,ratio=5,shade_lowest=False)#添加散点图(c-->颜⾊，s-->⼤⼩)g.plot_joint(plt.scatter, c='w', s=10, linewidth=1, marker='+')JointGrid()创建图形⽹格，⽤于绘制⼆变量或单变量的图形，作⽤和Jointplot()⼀样，不过⽐Jointplot()更灵活。