ICode9

精准搜索请尝试: 精确搜索
首页 > 其他分享> 文章详细

R | 可视化 | 二维密度图(2D Density Plot)

2022-01-30 09:03:26  阅读:233  来源: 互联网

标签:Plot aes scale Density density 2D geom OUTPUT data


2D密度图对研究2个数字变量之间的关系很有用,尤其是有大量的点,这篇文章将介绍几种类型的二维密度图,并且尝试用不同方法绘制。

1 geom_point()绘制二维散点图

> install.packages("tidyverse")
> library(tidyverse)

# 创建数据
> a <- data.frame( x=rnorm(30000, 12, 1.9), y=rnorm(30000, 9, 1.2) )
> b <- data.frame( x=rnorm(30000, 15.5, 1.9), y=rnorm(30000, 12.5, 1.9) )
> c <- data.frame( x=rnorm(30000, 9, 1.9), y=rnorm(30000, 15.5, 1.9) )
> data <- rbind(a,b,c)

# 绘制基础散点图
> ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) 
+     geom_point()

OUTPUT:

2 geom_bin2d()绘制二维直方图

2.1基础绘制

> library(tidyverse)

# 创建数据
> a <- data.frame( x=rnorm(30000, 12, 1.9), y=rnorm(30000, 9, 1.2) )
> b <- data.frame( x=rnorm(30000, 15.5, 1.9), y=rnorm(30000, 12.5, 1.9) )
> c <- data.frame( x=rnorm(30000, 9, 1.9), y=rnorm(30000, 15.5, 1.9) )
> data <- rbind(a,b,c)

# 绘制基础2d直方图
> ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) 
+     geom_bin2d() 
+     theme_bw()

OUTPUT:

2.2 参数修改

 

# 修改颜色和bin大小
> ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) 
+     geom_bin2d(bins = 90) 
+     scale_fill_continuous(type = "viridis") 
+     theme_bw()

OUTPUT:

3 geom_hex() 绘制六边形图(Hexbin Plot)

# 绘制六边形图及参数自定义
> ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) 
+     geom_hex(bins = 90) 
+     scale_fill_continuous(type = "viridis") 
+     theme_bw()

OUTPUT:

 

4 stat_density_2d绘制二维密度图

4.1 基础绘制二维密度图

# geom参数设置区域,color参数设置轮廓线 
> ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) 
+     stat_density_2d(aes(fill = ..level..), geom = "polygon", colour="white")

OUTPUT:

4.2 使用raster光栅显示

> ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) 
+     stat_density_2d(aes(fill = ..density..), geom = "raster", contour = FALSE) 
+     scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) 
+     scale_y_continuous(expand = c(0, 0)) 

OUTPUT:

4.3 自定义调色盘等,可以用数字或名称定义 

> ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) 
+     stat_density_2d(aes(fill = ..density..), geom = "raster", contour = FALSE) 
+     scale_fill_distiller(palette=4, direction=1) 
+     scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) 
+     scale_y_continuous(expand = c(0, 0)) 
+     theme(
+         legend.position='none'
+     )

OUTPUT:

> ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) 
+     stat_density_2d(aes(fill = ..density..), geom = "raster", contour = FALSE) 
+     scale_fill_distiller(palette= "Spectral", direction=1) 
+     scale_x_continuous(expand = c(0, 0)) 
+     scale_y_continuous(expand = c(0, 0)) 
+     theme(
+         legend.position='none'
+     )

OUTPUT:

 

 

标签:Plot,aes,scale,Density,density,2D,geom,OUTPUT,data
来源: https://blog.csdn.net/Luminoll/article/details/122742723

本站声明: 1. iCode9 技术分享网(下文简称本站)提供的所有内容,仅供技术学习、探讨和分享;
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
3. 关于本站的所有言论和文字,纯属内容发起人的个人观点,与本站观点和立场无关;
4. 本站文章均是网友提供,不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属;如您发现该文章侵犯了您的权益,可联系我们第一时间进行删除;
5. 本站为非盈利性的个人网站,所有内容不会用来进行牟利,也不会利用任何形式的广告来间接获益,纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

专注分享技术,共同学习,共同进步。侵权联系[81616952@qq.com]

Copyright (C)ICode9.com, All Rights Reserved.

ICode9版权所有