如何在R语言的plot或ggplot中添加含R2、RMSE、n指标的文本并配置方形绘图？

别担心，这问题其实不难解决！我分base R和ggplot2两种常用绘图方式给你讲清楚，既能把R²、RMSE、n这些指标以多行文本的形式加到图里，还能轻松实现方形绘图。

一、用Base R实现 #

先模拟一组数据和指标（你直接替换成自己的实际数据和计算好的R2、RMSE、n就行）：

# 模拟示例数据
set.seed(123)
actual <- rnorm(50, 10, 2)
predicted <- actual + rnorm(50, 0, 1)

# 你的独立指标对象（替换成你自己的即可）
R2 <- cor(actual, predicted)^2
RMSE <- sqrt(mean((actual - predicted)^2))
n <- length(actual)

接下来一步步做图：

1. 绘制方形散点图：在plot()函数里加asp = 1参数，强制x轴和y轴比例一致，直接得到方形图。
2. 添加参考线：用abline()画一条y=x的红线，方便对比实际和预测值。
3. 组合多行文本标签：用paste0()把三个指标拼接起来，用\n实现换行，让每个指标占一行。
4. 定位添加文本：用text()函数把标签放到你想要的位置（比如左上角），通过adj参数调整对齐方式，避免被散点挡住。

完整代码：

# 绘制方形散点图
plot(actual, predicted, asp = 1, main = "Actual vs Predicted", 
     xlab = "Actual", ylab = "Predicted", pch = 16, col = "#2E8B57")

# 添加y=x参考线
abline(0, 1, col = "#FF0000", lwd = 2)

# 组合多行文本标签
text_label <- paste0("R² = ", round(R2, 2), "\nRMSE = ", round(RMSE, 2), "\nn = ", n)

# 把文本放到左上角，左对齐+上对齐
text(x = min(actual), y = max(predicted), labels = text_label, 
     adj = c(0, 1), cex = 0.9, col = "#00008B")

二、用ggplot2实现 #

如果你习惯用ggplot2，步骤也类似，样式还更灵活：

还是用刚才的模拟数据，然后：

1. 构建数据框：把实际值和预测值放到数据框里，符合ggplot的语法要求。
2. 绘制散点图和参考线：用geom_point()和geom_abline()实现基础绘图元素。
3. 设置方形绘图：用coord_fixed(ratio = 1)强制纵横比为1，这个比theme(aspect.ratio = 1)更稳定，不会因为窗口大小变化而变形。
4. 添加多行文本：用annotate("text")添加标签，通过hjust和vjust调整对齐，定位到合适的位置。

完整代码：

library(ggplot2)

# 把数据整理成数据框
df <- data.frame(actual = actual, predicted = predicted)

# 组合多行文本标签
text_label <- paste0("R² = ", round(R2, 2), "\nRMSE = ", round(RMSE, 2), "\nn = ", n)

# 绘制方形图并添加文本
ggplot(df, aes(x = actual, y = predicted)) +
  geom_point(color = "#2E8B57", size = 2) +
  geom_abline(slope = 1, intercept = 0, color = "#FF0000", linewidth = 1) +
  labs(title = "Actual vs Predicted", x = "Actual", y = "Predicted") +
  # 强制方形绘图
  coord_fixed(ratio = 1) +
  # 添加文本到左上角，左对齐+上对齐
  annotate("text", x = min(df$actual), y = max(df$predicted), 
           label = text_label, hjust = 0, vjust = 1, size = 3.5, color = "#00008B") +
  theme_bw()

小技巧补充 #

• 位置调整：如果左上角的文本被散点挡住了，可以把x改成quantile(actual, 0.1)（实际值的10分位数），y改成quantile(predicted, 0.9)（预测值的90分位数），这样位置更稳妥。
• 文本样式：可以调整cex（base R）或size（ggplot）改变字体大小，用font（base R）或face（ggplot）设置粗体/斜体，让文本更美观。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Martín Francia