r - バイオリン散布図（R）をプロットする方法は？

Question

私はちょうど次のプロットに来ました：

そして、それをRでどのように行うことができるのか疑問に思いましたか？（または他のソフトウェア）

アップデート10.03.11：この質問への回答に参加してくれたすべての人に感謝します-あなたは素晴らしい解決策を与えました！ここに示したすべてのソリューション（およびオンラインで入手した他のいくつかのソリューション）をブログの投稿にまとめました。

Answer 1

Make.Funny.Plotは、多かれ少なかれ、私がやるべきだと思うことをします。自分のニーズに合わせて調整し、少し最適化することもできますが、これは良いスタートになるはずです。

Make.Funny.Plot <- function(x){
    unique.vals <- length(unique(x))
    N <- length(x)
    N.val <- min(N/20,unique.vals)

    if(unique.vals>N.val){
      x <- ave(x,cut(x,N.val),FUN=min)
      x <- signif(x,4)
    }
    # construct the outline of the plot
    outline <- as.vector(table(x))
    outline <- outline/max(outline)

    # determine some correction to make the V shape,
    # based on the range
    y.corr <- diff(range(x))*0.05

    # Get the unique values
    yval <- sort(unique(x))

    plot(c(-1,1),c(min(yval),max(yval)),
        type="n",xaxt="n",xlab="")

    for(i in 1:length(yval)){
        n <- sum(x==yval[i])
        x.plot <- seq(-outline[i],outline[i],length=n)
        y.plot <- yval[i]+abs(x.plot)*y.corr
        points(x.plot,y.plot,pch=19,cex=0.5)
    }
}

N <- 500
x <- rpois(N,4)+abs(rnorm(N))
Make.Funny.Plot(x)

編集：常に機能するように修正しました。

Answer 2

私は最近、いくつかの類似点が あるbeeswarmパッケージに出くわしました。

ミツバチの群れのプロットは、「ストリップチャート」のような1次元の散布図ですが、密集した、重なり合わないポイントがあります。

次に例を示します。

  library(beeswarm)
  beeswarm(time_survival ~ event_survival, data = breast,
    method = 'smile',
    pch = 16, pwcol = as.numeric(ER),
    xlab = '', ylab = 'Follow-up time (months)',
    labels = c('Censored', 'Metastasis'))
  legend('topright', legend = levels(breast$ER),
    title = 'ER', pch = 16, col = 1:2)

_{（出典：www.cbs.dtu.dkのeklund）}

Answer 3

Jorisに似たコードを思いついたのですが、それでもこれは幹葉図以上のものだと思います。ここで、各系列のy値は、ビン内平均までの距離の絶対値であり、x値は、値が平均よりも低いか高いかを示します。
サンプルコード（警告をスローすることもありますが、機能します）：

px<-function(x,N=40,...){
x<-sort(x);

#Cutting in bins
cut(x,N)->p;

#Calculate the means over bins
sapply(levels(p),function(i) mean(x[p==i]))->meansl;
means<-meansl[p];

#Calculate the mins over bins
sapply(levels(p),function(i) min(x[p==i]))->minl;
mins<-minl[p];

#Each dot is one value.
#X is an order of a value inside bin, moved so that the values lower than bin mean go below 0
X<-rep(0,length(x));
for(e in levels(p)) X[p==e]<-(1:sum(p==e))-1-sum((x-means)[p==e]<0);
#Y is a bin minum + absolute value of a difference between value and its bin mean
plot(X,mins+abs(x-means),pch=19,cex=0.5,...);
}

Answer 4

vioplotパッケージをお試しください：

library(vioplot)
vioplot(rnorm(100))

（ひどいデフォルトの色で;-)

wvioplotパッケージには、加重バイオリン図用のwvioplot（）と、バイオリン図とラグプロットを組み合わせたbeanplotもあります。これらは、ラティスパッケージからも入手できます。を参照してください?panel.violin。

Answer 5

これについてはまだ言及されていないため、 ggplot2に基づく比較的新しいRパッケージとしてggbeeswarmもあります。

これは、geom_jitterなどの代わりに使用される別のgeomをggplotに追加します。

特に、geom_quasirandom（以下の2番目の例を参照）は非常に良い結果を生成し、実際にそれをデフォルトのプロットとして適合させました。

注目に値するのは、標準のRグラフィックを使用してプロットを生成し、実際には舞台裏でggbeeswarmによっても使用されるパッケージvipor （RのVIolin POints）です。

set.seed(12345)
install.packages('ggbeeswarm')
library(ggplot2)
library(ggbeeswarm)

ggplot(iris,aes(Species, Sepal.Length)) + geom_beeswarm()

ggplot(iris,aes(Species, Sepal.Length)) + geom_quasirandom()

#compare to jitter
ggplot(iris,aes(Species, Sepal.Length)) + geom_jitter()