R 创建具有一个x值和多个y值的散点图

我有以下表格的数据：

[x]  [y1] [y2]
1    0.9   1
2    2.0   2
3    3.1   3

其中（x，y1）是实际值，y2是基于另一组数据估计的线性模型对y1的预测。（x，y1，y2）在数据帧DT中。如何使用xyplot绘制散点图，该散点图在x轴上绘制x，在y轴上绘制y1和y2，但颜色不同

我可以使用下面的代码在ggplot中实现这一点，但我认为它看起来不如使用xyplot（）命令好，我想知道在这种情况下是否可以使用xyplot/lattice

ggplot(DT, aes(x)) + geom_point(aes(y=y1), color="red") + geom_point(aes(y=y2), color = "green")

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提前非常感谢

简单的答案是，您需要使数据整洁，以便

ggplot

能够轻松地执行您想要的操作。由于您没有给我们一个实际的示例，我正在生成一些示例数据，然后整理它（注意，这里使用

dplyr

和

tidyr

）

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您可以使用公式中的

y1+y2

绘制2个y变量

 d=data.frame(x=1:9,y1=2:10,y2=3:11)
 library(lattice)
 xyplot(y1+y2~x,d)

编辑： 您可以使用添加图例

 xyplot(y1+y2~x,d,auto.key=TRUE)

使用其他

lattice

功能控制颜色、标签等。

使用

with（）

、

plot（）

和

points（）

R中基本绘图包的函数：

with(datatable,plot(X,Y1))
with(datatable,points(X,Y2))
with(datatable,points(X,Y3))

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一个简单的可复制的例子将非常有助于了解您当前拥有的数据。这使我们更容易帮助你。如果您有一个名为DT的数据帧，请尝试

dput（DT[1:10，]）

获得一个好的输出，让我们帮助您感谢！我很抱歉没有分享我的实际数据；它被组织为一个数据帧，包含三列，x、y1和y2，以及大约500行。目前，预测点与实际点（y1）是一个单独的变量（y2），而不是有一个y变量和一个像separameasure这样的变量来区分分组/颜色。在上面的例子中，似乎大小有两个不同的变量，一个用于每个分离度量。在这种情况下，是否可以对图形使用类似的语法？

exampleData

与您描述的数据完全相同。我使用

collect

创建

separameasure

和

size

。您将需要对数据执行同样的操作。

 xyplot(y1+y2~x,d,auto.key=TRUE)

with(datatable,plot(X,Y1))
with(datatable,points(X,Y2))
with(datatable,points(X,Y3))