如何用R中X轴的因子绘制点图？

我试图得到一个用于演示目的的a图（我知道它没有统计学意义，但正是为了讨论这个）。绘图必须在X轴（数据$Site）上有系数，在Y轴上有某个值（数据$Count）。对于每个“站点”，必须显示一个大小等于数据$Mean的点。我当前的代码及其结果如下：

> is.factor(Data$Site)
TRUE
> Data$Site
[1] Creek  Shade  Valley
Levels: Creek Shade Valley

> Data$Count
[1] 2.1 3.0 8.5

> Data$Mean
[1] 1.456 2.3445 1.345

plot(Data$Site, Data$Count, type = "p", pch=15, cex=Data$Mean)

---

显然，我不想要台词。我想要数据大小为$Mean的点。在R中有没有快速而简洁的方法？我已经查看了其他软件包，如lattice和ggplot，但没有效果。

在关闭轴的同时使用默认方法-plot.default（）。然后使用axis（）函数创建自定义轴。我用1/20的刻度作为我的平均值，然后用它们来设置cex。您可能不需要对数据执行此操作

d<-data.frame(Site=c('A','B','C'),
              Mean=c(15,25,60),
              Count=c(100,200,400))
> is.factor(d$Site)
[1] TRUE

plot.default(d$Site,d$Count,type='p',axes = FALSE,cex=d$Mean/20)
axis(side = 1, at = as.numeric(d$Site), labels = d$Site)
axis(side=2, at=d$Count, labels = d$count)

d为系数（d$Site）
[1] 真的
plot.default（d$Site，d$Count，type='p'，axes=FALSE，cex=d$Mean/20）
轴（边=1，at=as.numeric（d$Site），标签=d$Site）
轴（边=2，at=d$计数，标签=d$计数）

---

关闭轴时，使用默认方法-plot.default（）。然后使用axis（）函数创建自定义轴。我用1/20的刻度作为我的平均值，然后用它们来设置cex。您可能不需要对数据执行此操作

d<-data.frame(Site=c('A','B','C'),
              Mean=c(15,25,60),
              Count=c(100,200,400))
> is.factor(d$Site)
[1] TRUE

plot.default(d$Site,d$Count,type='p',axes = FALSE,cex=d$Mean/20)
axis(side = 1, at = as.numeric(d$Site), labels = d$Site)
axis(side=2, at=d$Count, labels = d$count)

d为系数（d$Site）
[1] 真的
plot.default（d$Site，d$Count，type='p'，axes=FALSE，cex=d$Mean/20）
轴（边=1，at=as.numeric（d$Site），标签=d$Site）
轴（边=2，at=d$计数，标签=d$计数）

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您可以尝试

符号

而不是

绘图

，也可以从基本

图形

软件包：

Data <- data.frame(Site = c("Creek", "Shade", "Valley"), Count = c(2.1, 3.0, 8.5), Mean = c(1.456, 2.3445, 1.345))
symbols(Data$Site, Data$Count, circles = Data$Mean, inches = 0.5)

---

数据您可以尝试
符号
而不是
绘图
，也可以从基本的
图形
软件包：

Data <- data.frame(Site = c("Creek", "Shade", "Valley"), Count = c(2.1, 3.0, 8.5), Mean = c(1.456, 2.3445, 1.345))
symbols(Data$Site, Data$Count, circles = Data$Mean, inches = 0.5)

数据以下是使用
ggplot2
的方法：

library(ggplot2)

Data <- data.frame(
  Site=c("Creek", "Shade", "Valley"),
  Count=c(2.1, 3.0, 8.5),
  Mean=c(1.456, 2.3445, 1.345)
)

ggplot(Data, aes(x=Site, y=Count, size=Mean)) + geom_point()

库（ggplot2）
数据以下是使用
ggplot2
的方法：

library(ggplot2)

Data <- data.frame(
  Site=c("Creek", "Shade", "Valley"),
  Count=c(2.1, 3.0, 8.5),
  Mean=c(1.456, 2.3445, 1.345)
)

ggplot(Data, aes(x=Site, y=Count, size=Mean)) + geom_point()

库（ggplot2）
数据你好，我刚刚应用了你的建议，效果很好！但是我有一个疑问，有没有办法通过减少数字来绘制这个图呢？刚刚发现：
plot.default（d$Count，type='p'，axes=F）
然后像你的例子一样添加axis。如果你只设置了
axis
（例如
axis（2）
）的边参数并跳过其余部分，它就会画出“漂亮的”勾号而不是依赖于数据点。虽然
axes=FALSE
删除了所有四个轴、勾号和标签，但您可以使用
xaxt='n'
仅删除x轴勾号和标签，然后使用
Axis（side=2，…）
添加它们。您好，我刚刚应用了您的建议，效果非常好！但是我有一个疑问，有没有办法通过减少数字来绘制这个图呢？刚刚发现：
plot.default（d$Count，type='p'，axes=F）
然后像你的例子一样添加axis。如果你只设置了
axis
（例如
axis（2）
）的边参数并跳过其余部分，它就会画出“漂亮的”勾号而不是依赖于数据点。虽然
axes=FALSE
删除所有四个轴、勾号和标签，但您可以使用
xaxt='n'
仅删除x轴勾号和标签，然后使用
Axis（side=2，…）
添加它们。