前面的博客我们详细介绍了plot()函数的使用即折线图的绘制，尤其是plot()函数他很关键，很重要，如果您不了解，那么你可能不知道我再说什么。现在我们基于折线图部分的数据集继续来给大家分享一下散点图的绘制。
注：需要数据的可以发简信找我要，，，，，，，，
#加载数据集
library(readxl)
stock = read_excel("./stock.xlsx")
实验一
新生成列：stock_class根据收盘价来进行值的添加
stock$stock_class <-
ifelse(stock$SH_closing_price<3000,1,2)
#这里使用了一个ifelse函数，类似于三元运算符，如果满足
#那么就取1，否则取2，注意它还可以进行嵌套使用。
验证是否添加成功
stock[,c("SH_closing_price","stock_class")]
image.png
利用subset()函数进行数据集的分类提取
stock1 <- subset(stock,stock_class==1)
#根据我们新增加的stock_class==1分为一组
stock2 <- subset(stock,stock_class==2)
#根据我们新增加的stock_class==2分为一组
#分组的结果除了stock_class其它列属性都还存在
stock1绘图
plot(stock1$SH_closing_price
,stock1$investor_confidence_index
,pch=16
,col="blue"
,xlim = range(stock$SH_closing_price)#设置x范围确保全部显示
,ylim = range(stock$investor_confidence_index)#设置y范围确保全部显示)
image.png
总结使用不能单独使用的函数，以下三者不会覆盖原始的图像，会直接在原始图像进行添加！，不懂的话请看主页R绘图之折线图部分
#abline
#lines
#points
在之前的图形上面添加stock2的散点图，绿色部分哦！
points(stock2$SH_closing_price
,stock2$investor_confidence_index
,pch=17
,col="green")
image.png
#如果使用这种方式，会覆盖原始的图
plot(stock2$SH_closing_price
,stock2$investor_confidence_index
,pch=16
,col="blue"
,xlim = range(stock$SH_closing_price)
,ylim = range(stock$investor_confidence_index))
等价上面的写法，直接绘制蓝色stock1和绿色stpck2，为了区分，我把stock2改成红色
plot(stock$SH_closing_price
,stock$investor_confidence_index
,col=c("blue","red")[stock$stock_class]#前面我们不是已经设置了stock_class
#它的取值有两种不同的可能，在这里与前面向量里面的颜色对应，下面与大小对应
,pch=c(16,16)[stock$stock_class])
image.png
