如何在R基础绘图中为矩阵散点图按因子着色？

我需要对比多个变量，尝试用R基础绘图绘制矩阵散点图，但遇到两个问题：

• 切换到R基础绘图后，数据点着色编码失效，和ggplot2的显示结果不一致
• 数据包含NA值，去除NA后，着色编码再次变化，导致前后两幅基础绘图无法对比
  怀疑问题和因子处理有关，但无法解决，以下是可复现代码：

library("scales")
library("ggplot2")

# 加载并子集化数据简化绘图
part_iris <- iris[c(1:10, 51:60, 101:110), ]

# 选择要绘制的变量
params_to_plot <- c("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width")

# 设置因子水平
part_iris$Species <- factor(part_iris$Species, levels=c("setosa", "virginica", "versicolor"))

# 设置随机种子生成NA值
set.seed(131)

# 为各变量随机设置NA
part_iris[sample(1:nrow(part_iris), 5), "Sepal.Length"] <- NA
part_iris[sample(1:nrow(part_iris), 5), "Sepal.Width"] <- NA
part_iris[sample(1:nrow(part_iris), 5), "Petal.Length"] <- NA
part_iris[sample(1:nrow(part_iris), 5), "Petal.Width"] <- NA

# 创建物种对应的调色板（原代码此处存在拼写错误：viriginica → virginica）
species_palette <- hue_pal()(3)
names(species_palette) <- c("setosa", "virginica", "versicolor")

# ggplot参考绘图（用于对比颜色）
dev.new()
ggplot(part_iris, aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Width, color=Species)) + geom_point(size=5)

# 原基础绘图（着色失效）
dev.new()
plot(part_iris[, params_to_plot], pch=21, cex=3, col="black", bg=species_palette, cex.axis=2, font=2)
legend(x="topright", legend=names(species_palette), col=species_palette, pch=21, xpd=T, ncol=3)

# 去除NA值
no_nas_iris <- part_iris[complete.cases(part_iris), ]

# ggplot参考绘图（去除NA后）
dev.new()
ggplot(no_nas_iris, aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Width, color=Species)) + geom_point(size=5)

# 原基础绘图（去除NA后着色变化）
dev.new()
plot(no_nas_iris[, params_to_plot], pch=21, cex=3, col="black", bg=species_palette, cex.axis=2, font=2)
legend(x="topright", legend=names(species_palette), col=species_palette, pch=21, xpd=T, ncol=3)

问题原因与解决方法 #

1. 着色失效的核心原因

原代码中bg=species_palette直接传入长度为3的颜色向量，R基础绘图会循环使用该向量为每个点着色，没有和每个数据点的Species做对应匹配。此外，原代码中species_palette的名称存在拼写错误（viriginica少了字母g），导致即使尝试匹配也会失败。

2. 修正后的着色逻辑

要让每个点的颜色对应其所属物种，需根据每行的Species取值，从species_palette中提取对应颜色，用bg = species_palette[as.character(数据框$Species)]实现。

3. 去除NA后的颜色一致性

去除NA后的数据行顺序会变化，但只要保持颜色和Species的对应关系，就能保证前后绘图的颜色一致，无需额外调整因子。

修正后的完整代码 #

library("scales")
library("ggplot2")

part_iris <- iris[c(1:10, 51:60, 101:110), ]
params_to_plot <- c("Sepal.Length", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Width")
part_iris$Species <- factor(part_iris$Species, levels=c("setosa", "virginica", "versicolor"))

set.seed(131)
part_iris[sample(1:nrow(part_iris), 5), "Sepal.Length"] <- NA
part_iris[sample(1:nrow(part_iris), 5), "Sepal.Width"] <- NA
part_iris[sample(1:nrow(part_iris), 5), "Petal.Length"] <- NA
part_iris[sample(1:nrow(part_iris), 5), "Petal.Width"] <- NA

# 修正拼写错误的调色板名称
species_palette <- hue_pal()(3)
names(species_palette) <- c("setosa", "virginica", "versicolor")

# ggplot参考绘图
dev.new()
ggplot(part_iris, aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Width, color=Species)) + geom_point(size=5)

# 修正后的基础绘图：按Species匹配颜色
dev.new()
plot(part_iris[, params_to_plot], 
     pch=21, cex=3, col="black", 
     bg=species_palette[as.character(part_iris$Species)],  # 核心修正
     cex.axis=2, font=2)
legend(x="topright", legend=names(species_palette), 
       col=species_palette, pch=21, xpd=T, ncol=3)

# 去除NA值
no_nas_iris <- part_iris[complete.cases(part_iris), ]

# ggplot参考绘图（去除NA后）
dev.new()
ggplot(no_nas_iris, aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Width, color=Species)) + geom_point(size=5)

# 修正后的基础绘图（去除NA后）
dev.new()
plot(no_nas_iris[, params_to_plot], 
     pch=21, cex=3, col="black", 
     bg=species_palette[as.character(no_nas_iris$Species)],  # 保持对应关系
     cex.axis=2, font=2)
legend(x="topright", legend=names(species_palette), 
       col=species_palette, pch=21, xpd=T, ncol=3)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者another_rando