r - R でのデータの視覚化

Question

視覚化されるデータは実験からのもので (T1 ～ T8 は脳のさまざまなセクションを表します)、次のとおりです。

    [[Block1]]
              sum
       [T1,]   6
       [T2,]   6
       [T3,]   4
       [T4,]   5
       [T5,]   8
       [T6,]   9
       [T7,]   8
       [T8,]   6

    [[Block2]]
              sum
       [T1,]   3
       [T2,]   3
       [T3,]   4
       [T4,]   5
       [T5,]   4
       [T6,]   2
       [T7,]   1
       [T8,]   5

    [[Block3]]
              sum
       [T1,]   3
       [T2,]   3
       [T3,]   4
       [T4,]   2
       [T5,]   4
       [T6,]   8
       [T7,]   3
       [T8,]   1   

   [[Block4]]
              sum
       [T1,]   6
       [T2,]   5
       [T3,]   4
       [T4,]   3
       [T5,]   9
       [T6,]   8
       [T7,]   2
       [T8,]   6  

   [[Block5]]
              sum
       [T1,]   8
       [T2,]   3
       [T3,]   4
       [T4,]   5
       [T5,]   7
       [T6,]   6
       [T7,]   2
       [T8,]   2 

   [[Block6]]
              sum
       [T1,]   10
       [T2,]   9
       [T3,]   6
       [T4,]   8
       [T5,]   9
       [T6,]   4
       [T7,]   6
       [T8,]   7

など.. 100 ブロック以上の場合..

次の方法でデータを視覚化して、非常にブロックの各地域の全体的な値を確認したいと思います..

1 つのブロックについて、以下に示すようなライン プロットを取得します。

しかし、100ブロックで同じことを視覚化するのは面倒です.Rを使用して単一のプロットとして表示する最良の方法は何でしょうか..ヒートマップで試してみましたが、グラフとして視覚化したいと思います..

結局、それは次のようなものになるはずです（私はそれの大まかな図を持っています）.単一のプロットのいくつかのブロックに対してRでこれを行う方法、またはそれを視覚化する他のより良い方法がわかりません：

Answer 1

ここでは、 を使用した代替方法を示しlattice xyplotます。データ例は現実的な行列 (100x8) です。プロット領域を最適化するためにストリップを削除しようとしました。結果は、データのグローバルなアイデアや主な傾向を得るためにのみ役立つと思います。

dat <- matrix(sample(1:10,100*8,rep=TRUE),nrow=8,
              dimnames=list(paste0('T',1:8),paste0('Block',1:100)))
library(reshape2)
dat.m <- melt(dat)
xyplot(value~Var1|Var2,
       data=dat.m,type=c('l','p'),
       strip =FALSE,layout = c(10,10))

Answer 2

ggplot2私の意見では、これは基本的に目的です。これは、非常に基本的なプロットとともに、データを再作成したものです。

# Recreate your data.
data<-c(6,6,4,5,8,9,8,6,3,3,4,5,4,2,1,5,3,3,4,2,4,8,3,1,6,5,4,3,9,8,2,6,8,3,4,5,7,6,2,2,10,9,6,8,9,4,6,7)
list<-split(data,rep(1:6,each=8))
names(list)<-paste0('Block',1:6)

library(ggplot2)
library(reshape2)
dat<-melt(list)[2:1]
names(dat)<-c('Block','Value')
dat$brain.section<-rep(1:8,6)

ggplot(dat,aes(x=brain.section,y=Value,group=Block)) + geom_line() + facet_grid(Block~.)

色やレイアウトは非常に凝っていますggplot2。

同じデータのヒート マップは次のようになります。

ggplot(dat,aes(x=brain.section,fill=Value,y=Block)) + geom_tile()