利用mtcars数据集画散点图

好的，以下是利用mtcars数据集画散点图的代码示例：

# 导入数据集mtcars
data(mtcars)

# 设置图形大小
options(repr.plot.width=6, repr.plot.height=4)

# 画散点图
plot(mtcars$wt, mtcars$mpg, xlab="Weight", ylab="Miles per Gallon", main="Scatterplot of Weight vs. MPG")

运行代码后，会得到一张散点图，横轴为汽车的重量，纵轴为每加仑可以行驶的英里数，点的位置表示不同的汽车型号。


相关问题

python数据集画散点图

你可以使用 Python 中的 Matplotlib 库来画散点图。以下是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [2, 4, 6, 8, 10]

plt.scatter(x, y)
plt.show()

这个例子中，我们定义了两个列表 `x` 和 `y`，然后使用 `plt.scatter()` 函数画出散点图。最后使用 `plt.show()` 函数显示图像。

你可以根据自己的需要修改 `x` 和 `y` 列表中的数据，也可以设置散点的颜色和大小等参数。具体可以参考 Matplotlib 的官方文档。

对R15数据集画散点图，Python完整代码

以下是对R15数据集进行散点图绘制的Python完整代码：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets import make_blobs

# 生成R15数据集
X, y = make_blobs(n_samples=1500, centers=15, random_state=42)

# 绘制散点图
plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y)
plt.show()

如果你还没有安装相应的库，可以在终端或命令提示符中使用以下命令安装：

pip install numpy matplotlib scikit-learn

运行代码后，会生成一个散点图窗口，显示R15数据集的样本点分布情况。