r - 垂直ヒストグラム

Question

垂直ヒストグラムを作成したいと思います。理想的には、1 日あたり 1 つのプロットに複数を配置できる必要があります。

これを quantmod の実験的な chart_Series や、時系列のバーを描画できる他のライブラリと組み合わせることができれば、それは素晴らしいことです。添付のスクリーンショットをご覧ください。理想的には、このようなものをプロットできます。

これに役立つビルトインまたは既存のライブラリはありますか?

Answer 1

1年ほど前に、ベースグラフィックスで垂直ヒストグラムを作成するために何かを書きました。では、使用例とともに。

VerticalHist <- function(x, xscale = NULL, xwidth, hist,
                         fillCol = "gray80", lineCol = "gray40") {
    ## x (required) is the x position to draw the histogram
    ## xscale (optional) is the "height" of the tallest bar (horizontally),
    ##   it has sensible default behavior
    ## xwidth (required) is the horizontal spacing between histograms
    ## hist (required) is an object of type "histogram"
    ##    (or a list / df with $breaks and $density)
    ## fillCol and lineCol... exactly what you think.
    binWidth <- hist$breaks[2] - hist$breaks[1]
    if (is.null(xscale)) xscale <- xwidth * 0.90 / max(hist$density)
    n <- length(hist$density)
    x.l <- rep(x, n)
    x.r <- x.l + hist$density * xscale
    y.b <- hist$breaks[1:n]
    y.t <- hist$breaks[2:(n + 1)]

    rect(xleft = x.l, ybottom = y.b, xright = x.r, ytop = y.t,
         col = fillCol, border = lineCol)
}



## Usage example
require(plyr) ## Just needed for the round_any() in this example
n <- 1000
numberOfHists <- 4
data <- data.frame(ReleaseDOY = rnorm(n, 110, 20),
                   bin = as.factor(rep(c(1, 2, 3, 4), n / 4)))
binWidth <- 1
binStarts <- c(1, 2, 3, 4)
binMids <- binStarts + binWidth / 2
axisCol <- "gray80"

## Data handling
DOYrange <- range(data$ReleaseDOY)
DOYrange <- c(round_any(DOYrange[1], 15, floor),
                      round_any(DOYrange[2], 15, ceiling))

## Get the histogram obects
histList <- with(data, tapply(ReleaseDOY, bin, hist, plot = FALSE,
    breaks = seq(DOYrange[1], DOYrange[2], by = 5)))
DOYmean <- with(data, tapply(ReleaseDOY, bin, mean))

## Plotting
par(mar = c(5, 5, 1, 1) + .1)
plot(c(0, 5), DOYrange, type = "n",
     ann = FALSE, axes = FALSE, xaxs = "i", yaxs = "i")

axis(1, cex.axis = 1.2, col = axisCol)
mtext(side = 1, outer = F, line = 3, "Length at tagging (mm)",
      cex = 1.2)
axis(2, cex.axis = 1.2, las = 1, line = -.7, col = "white",
    at = c(75, 107, 138, 169),
    labels = c("March", "April", "May", "June"), tck = 0)
mtext(side = 2, outer = F, line = 3.5, "Date tagged", cex = 1.2)
box(bty = "L", col = axisCol)

## Gridlines
abline(h = c(60, 92, 123, 154, 184), col = "gray80")

biggestDensity <- max(unlist(lapply(histList, function(h){max(h[[4]])})))
xscale <- binWidth * .9 / biggestDensity

## Plot the histograms
for (lengthBin in 1:numberOfHists) {
    VerticalHist(binStarts[lengthBin], xscale = xscale,
                         xwidth = binWidth, histList[[lengthBin]])
    }

Answer 2

バイオリン図はあなたが望むものに十分近いかもしれません。これらは、箱ひげ図と密度プロットのハイブリッドのように、1つの軸を介してミラーリングされた密度プロットです。（説明よりも例で理解する方がはるかに簡単です。:-)）

それらのggplot2実装の簡単な（やや醜い）例を次に示します。

library(ggplot2)
library(lubridate)

data(economics) #sample dataset

# calculate year to group by using lubridate's year function
economics$year<-year(economics$date)

# get a subset 
subset<-economics[economics$year>2003&economics$year<2007,]    

ggplot(subset,aes(x=date,y=unemploy))+
    geom_line()+geom_violin(aes(group=year),alpha=0.5)

よりきれいな例は次のとおりです。

ggplot(subset,aes(x=date,y=unemploy))+ 
    geom_violin(aes(group=year,colour=year,fill=year),alpha=0.5, 
    kernel="rectangular")+    # passes to stat_density, makes violin rectangular 
    geom_line(size=1.5)+      # make the line (wider than normal)
    xlab("Year")+             # label one axis
    ylab("Unemployment")+     # label the other
    theme_bw()+                     # make white background on plot
    theme(legend.position = "none") # suppress legend

線の代わりに、または線に加えて範囲を含めるには、geom_linerangeまたはgeom_pointrangeを使用します。

Answer 3

グリッド グラフィックスを使用すると、必要な場所に回転したビューポートを作成し、回転したビューポートにプロットできます。グリッド グラフィックスを使用して指定されたビューポートにプロットする関数が必要なだけです。これには ggplot2 または格子をお勧めします。

基本グラフィックスでは、回転したヒストグラムをプロットする独自の関数を作成できます (plot.histogram 関数を変更するか、rectまたは他のツールを使用してゼロから作成します)。次に、TeachingDemos パッケージの関数を使用しsubplotて、より大きなプロットの好きな場所にプロットを配置できます。