在同一画布上绘制iris数据集的两两属性之间的散点图。使用R语言中的ggplot2与tidyr和dplyr 。

在R语言中，我们可以使用`ggplot2`库创建散点图来展示`iris`数据集中两个变量之间的关系。`tidyr`和`dplyr`这两个包分别用于数据整理和处理。首先，我们需要加载必要的库，然后对数据进行预处理，最后构建散点图。

以下是步骤：

1. **加载所需库**:

library(ggplot2)
library(tidyr)  # 用于操作宽格式数据（long data）
library(dplyr)  # 数据操作库

2. **加载并准备数据**:

# 加载iris数据集
data(iris)

# 将数据转换为长格式（每个观测都是一行）
iris_long <- iris %>%
  gather(key = "variable", value = "value", -Species)  # 使用gather函数把列变成行

# 确保只选取需要分析的两列（例如Sepal.Length和Petal.Length）
iris_two_columns <- iris_long %>% filter(variable %in% c("Sepal.Length", "Petal.Length"))

3. **创建散点图**:

# 创建基础图形
scatter_plot <- ggplot(iris_two_columns, aes(x = value[variable == "Sepal.Length"], y = value[variable == "Petal.Length"], color = Species)) +
  geom_point() +  # 绘制散点
  labs(x = "Sepal Length", y = "Petal Length", title = "Scatter Plot of Iris Data") +
  theme_minimal()

# 显示图表
scatter_plot

在这个例子中，我们创建了一个散点图，其中x轴代表花萼长度（Sepal.Length），y轴代表花瓣长度（Petal.Length），不同颜色表示不同种类的鸢尾花（Species）。如果你想查看其他两两属性的散点图，只需更改filter语句中的`c("Sepal.Length", "Petal.Length")`即可。