Überlagerungspaare auf Basis der Bedingung

Question

** edit: ** Es tut mir leid, aber die Situation könnte ein bisschen komplexer sein, als ich gezeigt habe.Ihre beiden Skripts funktionieren jedoch, obwohl der erste nicht so klar für ein großes Dataset aufgrund von Punktüberlappungen ist!Danke sehr viel Sacha!

Ich möchte zunächst die Paare von mehreren Variablen zeigen und dann die ausgewählten Daten desselben Datasets überlagern.Normalerweise kann die Überlagerung mit dem generationspflichtigen par(new=T) so gelangt werden: generasacodicetagpre.

Es scheint jedoch, dass die par()-Einstellung nicht für eine solche Verwendung funktioniert.

Dann könnte wahrscheinlich die Gitterbibliothek helfen, ex.splom(), aber ich weiß nicht, ob es wirklich funktioniert, und wie.Könnte jemand Vorschläge geben?

Answer 1

I assume paris must be pairs? The pairs function doesn't have an add argument or so, it would probably also not be that trivial since the plot has 9 panels (simply doing points will plot in the last panel). but it is not that hard to do what you want in a single plot using col:

nc <- 100
set.seed(1)
x<-rnorm(nc)
y<-rnorm(nc)
z<-rnorm(nc)
m<-cbind(x,y,z)

cols <- ifelse(x>0.7,"red","black")
pairs(m,col=cols)

Edit:

Another thing you can do in pairs is actually set the function you want to do in each panel. By default this is points, but you can extend that to include some conditions:

nc <- 100

X<-rnorm(nc)
Y<-rnorm(nc)
Z<-rnorm(nc)
m<-cbind(X,Y,Z)

panelfun <- function(x,y,foo=X,...){
    points(x[foo<0.7],y[foo<0.7],col="black",...)
    points(x[foo>0.7],y[foo>0.7],col="red",...)
}

pairs(m,panel=panelfun)

This gives the same picture as before (well different points because I didnt set a seed). Simply making the color vector would be easier to accomplish this, but you can make the panel function as big as you would like.

Also, the ... allow other arguments to be passed to the points function:

pairs(m,panel=panelfun,pch=16)

Answer 2

lattice::splom works fine. The color indexing needs to be boosted by 1 since R indexing is 1 based rather than zero-based and the logical vectors get coerced as 0 and 1.

library(lttice)
nc=100; h<-rnorm(nc)  
x<-rnorm(nc)
y<-rnorm(nc)
z<-rnorm(nc)
m<-cbind(x,y,z)
splom(m, col=c("blue", "red")[1+(h>0.7)])