一维数据可视化：散点图(dot plot)
在统计分析过程中，有时需要对一维数据(单变量数据)进行可视化，以方便观察数据点分布的特征，并提出基于直观感受的预测。
一维数据(单变量数据)，顾名思义，就是可以用一个变量来表示的数据集。比如，对CPU的使用率进行随机采样所得到的数据集就是一维数据：
//一维数据示例，CPU使用率
27, 22, 30, 30, 25, 28, 28, 30, 78, 88, 86, 29, 17, 19, 23, 26, 27, 30, 31, 27
对于一维数据，可以通过散点图来进行可视化。所谓散点图，就是把所有的数据点都描绘在一条直线上(一般使用水平直线)，数据点的值决定其在直线上的位置。以上述CPU使用率数据为例，下面就是该数据的散点图：
图1. 散点图
可以观察到，CPU数据聚集在30附近，并在接近90的地方有几个离散点。
上面的散点图有个问题：数据聚集的地方无法清晰地分辨出聚集程度，而值相同的数据点则会互相遮蔽从而引起误解。
对于散点图的这个问题，一个解决方案是将数据点进行分离，比如将值相同的数据点进行层叠：
图2. 层叠散点图
可以看到，与之前的散点图相比，数据点分离后的散点图更容易分辨聚集程度。
另一个解决方案则是对所有的散点进行随机离散化(抖动图 jitter plot)：
图3. 抖动图
与之前的散点图相比，抖动图在表示数据点的分布和聚集程度上显得更加自然。我个人也更倾向于使用抖动图来展示一维散点数据。
在使用抖动图时，有2点值得注意：
抖动幅度的设置。抖动幅度过小，则散点过于聚集；抖动幅度过大，则散点过于分离。两者都不利于对散点数据进行观察。
数据点符号的选择。除了上述例子中的空心小圆环，抖动图可以用别的符号来表示数据点，比如实心小三角形等。不过在数据量稍大的情况下，空心小圆环是一个很不错的选择，因为即使发生数据点的部分重合，抖动图的观察者都可以轻松地分辨出这两个数据点。
R中一维数据的导入
在R中，一维数据是用Vector来存放的，可以在R控制台中通过键盘输入来进行创建：
//创建包含三个数据的Vector
cpu &- c(27, 22, 30)
更实用的方法则是读取数据文件并将文件中的一维数据导入到R中。比如，对于以空格分隔的数据文件：
//cpu_data.txt, 以空格分隔多个CPU使用率数据
27 22 30 30 25 28 28 30 78 88 86 29 17 19 23 26 27 30 31 27
可以通过scan()函数将上述文件中的数据读取到Vector中：
cpu &- scan(&cpu_data.txt&)
R中散点图的制作
在R中，散点图的制作是通过使用stripchart()函数来实现的。比如，以下语句将生成图1(散点图)：
stripchart(cpu, pch=1)
其中，cpu是一个Vector变量，保存了从数据文件中导入的一维数据；pch＝1指定了数据点的符号为空心小圆环(如果不指定则使用默认值：空心小方块)。
如果需要生成图2(层叠散点图)，则需在stripchart()函数的使用中定义method为”stack”：
stripchart(cpu, method=&stack&, pch=1)
如果需要生成图3(抖动图)，则需在stripchart()函数的使用中定义method为”jitter”：
stripchart(cpu, method=&jitter&, pch=1)
关于stripchart()函数，可以在R中用help(stripchart)来读取帮助文档，也可以直接访问网上的在线文档：一种稳定、易于操作的噬菌体随机肽库载体的构建--《第三军医大学学报》1999年04期
一种稳定、易于操作的噬菌体随机肽库载体的构建
【摘要】：目的：拟将噬菌粒ｐＣＯＭＢ３改建为更为稳定、高拷贝且易于操作的噬菌体随机肽库载体。方法：对常用噬菌体抗体库呈现载体ｐＣＯＭＢ３序列进行点矩阵作图分析（Ｄｏｔ－Ｐｌｏｔ分析），切除其中重复区，纠正其多代培养后自删除特性。原克隆位点６３ｂｐ的填充序列增加到１４３５ｂｐ以便于酶切鉴定和电泳回收。结果：构建了命名为ｐＴＭＢ２的噬菌粒载体。结论：ｐＴＭＢ２的噬菌粒载体更为稳定且易于操作。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：R394-33【正文快照】：
噬菌体显示库技术是通过在丝状噬菌体表面呈现多样化的多肽，经过筛选获得与特定配基结合的肽类的一种新兴技术。此技术已广泛用于新药开发和蛋白质结构与功能等研究领域［１～３］。ｐＣＯＭＢ３是Ｂａｒｂａｓ等［４］于１９９１年构建的噬菌体抗体库显示载体，其含有Ａｍ
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【引证文献】
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万瑛,代佳平,王燕,刘昕;[J];第三军医大学学报;1999年11期
宫爱艳,蔡家利;[J];免疫学杂志;2004年S1期
吕海芹,张建琼;[J];微生物学免疫学进展;2001年01期
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本帖最后由 webgu 于
14:56 编辑
有Dot Plot图如下：
14:44:43 上传
code如下：
proc sgplot data=sashelp.class(where=(age&16));
& & dot&&age / response=height stat=mean&&limitstat=stddev&&numstd=1;
如何将横纵坐标调换，让点和标准差成坚条显示？仅在proc sgplot里能实现不？
载入中......
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上火签到天数: 255 天连续签到: 1 天[LV.8]以坛为家I
No, I don't know. But you can use the highlow plot to achieve a similar result.
proc means data=sashelp.class(where=(age&16))
output out=mean mean= std=
& &high=height+
& &low=height-
& &label high='Height(+-) Std';
proc sgplot data=
&&HIGHLOW x=age high=high low=low&&/ close=height highlabel= high lowlabel=low
&&type=line LOWCAP=SERIF HIGHCAP=SERIF
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本帖最后由 webgu 于
22:00 编辑 bobguy 发表于
No, I don't know. But you can use the highlow plot to achieve a similar result.Thanks a lot.&&What's a pity that dot statement can't do it.
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楼主也可以用sas/graph 中的annotate来做，不过可能麻烦了些，但是很灵活
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luling2010 发表于
楼主也可以用sas/graph 中的annotate来做，不过可能麻烦了些，但是很灵活annotate 编程太麻烦。
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webgu 发表于
annotate 编程太麻烦。楼主说的是！
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请在 Dot Plot(点状图)的中心按下鼠标左键不放。
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dot plot analysis
序列散点图
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dot－plot分析
规范化点阵图
使用点划分方法
二维点状图
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In bioinformatics a dot plot is a graphical method that allows the comparison of two biological sequences and identify regions of close similarity between them. It is a kind of recurrence plot.
以上来源于:
Lots of pilots plot to dot the rotten robot.
大批领航员策划给腐烂的机器人打点。
Dot plot image of DNA fluorescence could form region of diploid and tetraploid in integrated cell.
结果显示：结构完整的细胞DNA的荧光点图形成二倍体、四倍体的区域。
The perpendicular (dot plot) view provides a dot plot of genome alignments synchronized with a display of genome annotations along each axis.
垂直的（点图）视图提供了一个基因组比对和同步显示基因组沿着每个轴的注视的点图。
Except while I was scoffing at the spotty acting and cheesy, after-school-special plot turns that dot all teen shows, two things happened: The first was that I became completely invested in the storylines, and two, I realized I wasn't giving the source material, show runners or actors enough credit.
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