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理想的には、面積プロットでこれを行う方法を見つけることができますが、例では長方形を使用します。問題は、アルファがその仕事をしていないように見えることです。これとはまったく異なるアプローチがあるかもしれません。データがランダムであるため、この例も不完全ですが、 を下げることができないため、本質的に巨大なブロブが得られalphaます。

ggplot2 Hadleyのドキュメントから見つけた例:

df <- data.frame(x = sample(10, 100, replace = TRUE),y = sample(10, 100, replace = TRUE))
ggplot(df, aes(xmin = x, xmax = x + 1, ymin = y, ymax = y + 2)) + 
geom_rect(alpha=.01,fill="black") + theme_bw()

ここでは、アルファが十分であり、意味があることがわかります。100 回サンプリングされ、アルファは 0.01 です。100 個すべてが同じ場所で発生した場合は、黒のはずです

ワーキングアルファ

次に、10000 サンプルまで上げてみましょう。

df <- data.frame(x = sample(10, 10000, replace = TRUE),y = sample(10, 10000, replace = TRUE))
ggplot(df, aes(xmin = x, xmax = x + 1, ymin = y, ymax = y + 2)) + 
geom_rect(alpha=.002,fill="black") + theme_bw()

0.002 は、何も表示されない前にアルファを取得できる最低値です。私は先に進み、そのプロットを共有します:

0.002 の最小許容アルファ

以下：

geom_rect(alpha=.001,fill="black") + theme_bw()

ショー: 何も表示しない下位アルファ

散布図でこれを行う方法は知っていますが、多くの長方形または面図を で「オーバーレイ」するにはどうすればよいですRか? これには、に送信する前に Z 値を計算するggplotか、エリア プロット データの厳密なスライスとダイシングを行うことが含まれる可能性があると思いますが、既に準備されて機能しているソリューションがあるかどうか疑問に思っています。

読んでくれてありがとう、そしてあなたが提供できる助けをありがとう。

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これはあなたの質問に対する 100% の答えではありません。alpha は最大 2 8の異なる値を取ることができることに言及したかっただけです。これggplot2は [0,1] の範囲に縮小されます。したがって、0.51/256 = 0.00199 未満のすべてのスケーリングされたアルファ値は、100% の透明度を提供します。

あなたの質問に関しては、私の場合、プロットが でうまく見えることを確認したかっただけalpha = 0.002です。関連sessionInfo()：

R version 2.15.2 (2012-10-26)
Platform: x86_64-apple-darwin9.8.0/x86_64 (64-bit)

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other attached packages:
[1] ggplot2_0.9.3
于 2013-06-10T07:19:57.563 に答える