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首先让我们看一下我们的散点图，不对轴施加任何限制。在这个例子中，我们使用 Iris 数据集来关联萼片宽度值和萼片宽度，按颜色对物种进行分类。在调用 ggplot 函数之前，我们需要安装 ggplot2 包，并加载相应的库。

install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)
scatter <- ggplot(data=iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) 
scatter + geom_point(aes(color=Species, shape=Species)) +
 ylab("Sepal Width") + xlab("Sepal Length") +
 ggtitle("Correlation of Sepal Length & Width by species")

输出：

现在，假设我们想限制 x 轴（萼片长度），使图形只显示 x=5 和 x=7 之间的区域。我们有两个选择：使用 scale_x_continuous 或使用 coord_cartesian。

scale_x_continuous 删除所有落在给定轴指定范围外的数据点，而 coord_cartesian 只调整可见区域。在大多数情况下，这两个选项会呈现相同的结果。但如果你碰巧对数据进行了一些拟合，那么拟合的值可能会改变。

用 ggplot2 中的 scale_x_continuous 设置 x 轴的限制

要使用 scale_x_continuous，你需要指定一个 X 轴的下限和上限的向量，像这样。

scatter <- ggplot(data=iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) 
scatter + geom_point(aes(color=Species, shape=Species)) +
 ylab("Sepal Width") + xlab("Sepal Length") +
 ggtitle("Correlation of Sepal Length & Width by species") +
 scale_x_continuous(limits = c(5, 7))

输出：

我们还会收到一条警告信息，告诉你有多少数据点被从图形中删除。

Warning message:
Removed 34 rows containing missing values (geom_point).

如果我们也想限制 Y 轴，可以用同样的方法添加 scale_y_continuous，就像这个例子。

![Scatter-plot-with-limits-both-axis](C:\GDM\Cosas\UpWork\Dishan Consultancy\R\Scatter-plot-with-limits-both-axis.jpg)scatter <- ggplot(data=iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) 
scatter + geom_point(aes(color=Species, shape=Species)) +
  ylab("Sepal Width") + xlab("Sepal Length") +
  ggtitle("Correlation of Sepal Length & Width by species") +
  scale_x_continuous(limits = c(5, 7)) +
  scale_y_continuous(limits = c(2.5, 4))

输出将显示两个轴的范围限制。

你也可以使用速记函数 xlim 和 ylim 代替 scale_x_continuous 和 scale_y_continuous 来使命令更短一些。

scatter <- ggplot(data=iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) 
scatter + geom_point(aes(color=Species, shape=Species)) +
  ylab("Sepal Width") + xlab("Sepal Length") +
  ggtitle("Correlation of Sepal Length & Width by species") +
  xlim(5, 7) + ylim(2.5, 4)

使用 coord_cartesian 来限制 ggplot2 中的两个轴

如果你想用 coord_cartesian 代替 scale_x_continuous 和 scale_y_continuous，命令将是这样的。

scatter <- ggplot(data=iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) 
scatter + geom_point(aes(color=Species, shape=Species)) +
 ylab("Sepal Width") + xlab("Sepal Length") +
 ggtitle("Correlation of Sepal Length & Width by species") +
 coord_cartesian(xlim = c(5, 7), ylim = c(2.5, 4))

而且图形输出也是一样的。

在 RStudio ggplot2 的攻略中，你可以找到该命令所有选项的使用说明。