MSA（多系统萎缩）患者病程和UPDRS评分的关系

散点图绘制中主要用到的函数为plot();先看下如何绘制散点图和调整散点图，最后来看一下数据如何导入（比如excel格式的数据）

MSA <- c(5,7,4,1,3,2,5,5,6,11,8,2,2)
UPDRS <- c(32,40,21,23,28,36,40,50,48,68,55,27,18)
png(file="E:/plot.png")
plot(
  x=MSA,
  y=UPDRS
)
dev.off()

上面代码中，将病程和UPDRS评分，分别输入两个向量中，然后绘制png, plot()中x=MSA代表x轴上面的坐标，y=UPDRS代表对应的Y轴上面的坐标。运行上面代码，我们得到如下图片：

上面的图片很原始，也很粗糙，我们来调整一下：

MSA <- c(5,7,4,1,3,2,5,5,6,11,8,2,2)
UPDRS <- c(32,40,21,23,28,36,40,50,48,68,55,27,18)
png(file="E:/plot-2.png")
plot(
  x=MSA,
  y=UPDRS,
  xlab="MSA病程",
  ylab="UPDRS评分",
  xlim=c(0,12),
  ylim=c(10,70),
  main="MSA-UPDRS",
  pch=2
)
dev.off()

运行上面代码，得到如下的图片：

上面代码中：xlab和ylab分别表示x轴和y轴的名称，xlim和ylim分别设置了坐标轴的范围，main则设置了标题，pch则是设置散点的形状。

pch取值的不同会得到不同的散点，取值如下：

那么字体大小和染色怎么设置呢？

看如下代码：

MSA <- c(5,7,4,1,3,2,5,5,6,11,8,2,2)
UPDRS <- c(32,40,21,23,28,36,40,50,48,68,55,27,18)
png(file="E:/plot-3.png")
plot(
  x=MSA,
  y=UPDRS,
  xlab="MSA病程",
  ylab="UPDRS评分",
  xlim=c(0,12),
  ylim=c(10,70),
  main="MSA-UPDRS",
  pch=2,
  col="red",
  col.lab="blue",
  col.axis="green",
  cex=1.2,
  cex.lab=1.2,
  cex.main=1.5
)
dev.off()

运行得到如下图片：

接下来我们学习如何从Excel里面读取数据并作图，

首先我们要安装xlsx包，我们在控制台里面输入

install.packages("xlsx")

如果你长时间没有反应，并且提示安装失败，需要设置中国镜像文件：

然后将上面的数据输入到excel里面：

然后运行下面代码：

library("xlsx")
data <- read.xlsx("E:/plot.xlsx",sheetIndex=1)
x <- data$MSA
y <- data$UPDRS
png(file="E:/plot-4.png")
plot(
  x=MSA,
  y=UPDRS,
  xlab="MSA病程",
  ylab="UPDRS评分",
  xlim=c(0,12),
  ylim=c(10,70),
  main="MSA-UPDRS",
  pch=2
)
dev.off()

注意上面的data$MSA和data$UPDRS,在Rstudio里面输入 data$的时候，会提示出MSA和UPDRS两个选项