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d次のようなデータがあります。

    hod        dow     gid.most     gid.perc        gid.n
100   1 2013-08-09 6421.0000000    1.0000000   15.0000000
101   2 2013-08-09 6421.0000000    1.0000000    7.0000000
102   7 2013-08-09 6458.0000000    1.0000000    1.0000000
103   8 2013-08-09 6458.0000000    1.0000000    6.0000000
104   9 2013-08-09 6458.0000000    0.8181818    9.0000000
105  10 2013-08-09 6458.0000000    1.0000000   11.0000000
106  11 2013-08-09 6458.0000000    0.9545455   21.0000000
107  12 2013-08-09 6458.0000000    0.6000000   12.0000000

基本的には、マトリックスを含む data.framegidです。hodは 1 日の時間、dowはクラスの曜日ですDate(8 月のことは忘れてください。このように変換されました)。 gid.mostは離散値でgid.percあり、この離散値が他の値との関係でどのように出現したかのパーセンテージを示し (これがどのように計算されたかは問題ではありません)、gid.nこの特定の離散値が何回発生したかを示します。

値の特定の時間パターンを視覚的に認識できるカーペット プロットを作成したいと考えています。それが私が持っているものです：

p <- ggplot(d,aes(dow,hod)) +

  geom_tile(aes(fill = as.factor(gid[,'most']), alpha = gid[,'perc'])) +
  geom_point() +
  scale_fill_discrete() + 
  ylab("Hour of day") + xlab("Day of week") +
  # hour scale
  scale_y_continuous(limits=c(-0.5,23.5),
                     breaks=c(0:8*3 - 0.5),
                     labels=ifelse(
                       c(0:8*3) < 10,
                       paste('0',c(0:8*3),':00',sep=''),
                       paste(c(0:8*3),':00',sep='')
                     )
  ) +
  scale_y_reverse() +
  # week scale
  scale_x_date(labels = date_format('%a')) +
  theme_minimal() + 
  theme(plot.margin = unit(c(0.5,0.2,0.5,0.5), "cm"), 
        axis.title.x = element_text(vjust=-1),
        axis.title.y = element_text(angle=90, vjust=0),
        legend.position = "none",
        panel.grid.major = element_line(colour=rgb(0.87,0.87,0.87)),
        panel.grid.minor = element_blank(),
        plot.background = element_rect(fill = rgb(0.97,0.97,0.97), linetype=0)
  )
p

そして、それが与えるものです：

ここに画像の説明を入力

この場合、赤と青で表される 2 つの異なる離散値のみがあります。タイルのアルファ値は、そのような値が発生するパーセンテージを表します (2 つの色を混ぜ合わせることもできますが、それは複雑すぎます)。

geom_pointも表示するために追加しましたgid.n。ポイントだけを見ただけで値が何回発生したかを認識し、各タイルの「重要性」を視覚的に把握できるように、各ポイントのアルファを設定することを考えました。

だから私は変更しただけです：

geom_point(aes(alpha = gid[,'n']))

これは、 に従って各ポイントのアルファを正しく設定しているgid.nように見えますが、すべてのタイルが に基づいていない同じ低いアルファを取得しているようにも見えgid.percます。

ここに画像の説明を入力

ポイントをタイルから「グラフィカルに分離」するにはどうすればよいですか?

再現したい場合に備えて、上記の例のデータ全体を取得します。

structure(list(hod = c(0L, 1L, 2L, 3L, 4L, 10L, 11L, 12L, 13L, 
14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 0L, 1L, 2L, 
3L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 
20L, 21L, 22L, 23L, 0L, 1L, 2L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 
14L, 15L, 16L, 17L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 0L, 1L, 2L, 7L, 
9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 
22L, 23L, 0L, 1L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 
16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 0L, 1L, 2L, 7L, 8L, 9L, 
10L, 11L, 12L, 13L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 
0L, 1L, 2L, 3L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 
19L, 20L, 21L, 22L, 23L), dow = structure(c(15921, 15921, 15921, 
15921, 15921, 15921, 15921, 15921, 15921, 15921, 15921, 15921, 
15921, 15921, 15921, 15921, 15921, 15921, 15921, 15922, 15922, 
15922, 15922, 15922, 15922, 15922, 15922, 15922, 15922, 15922, 
15922, 15922, 15922, 15922, 15922, 15922, 15922, 15922, 15922, 
15922, 15923, 15923, 15923, 15923, 15923, 15923, 15923, 15923, 
15923, 15923, 15923, 15923, 15923, 15923, 15923, 15923, 15923, 
15923, 15923, 15924, 15924, 15924, 15924, 15924, 15924, 15924, 
15924, 15924, 15924, 15924, 15924, 15924, 15924, 15924, 15924, 
15924, 15924, 15924, 15925, 15925, 15925, 15925, 15925, 15925, 
15925, 15925, 15925, 15925, 15925, 15925, 15925, 15925, 15925, 
15925, 15925, 15925, 15925, 15925, 15926, 15926, 15926, 15926, 
15926, 15926, 15926, 15926, 15926, 15926, 15926, 15926, 15926, 
15926, 15926, 15926, 15926, 15926, 15926, 15920, 15920, 15920, 
15920, 15920, 15920, 15920, 15920, 15920, 15920, 15920, 15920, 
15920, 15920, 15920, 15920, 15920, 15920, 15920), class = "Date"), 
    gid = structure(c(6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 
    6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 
    6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6458, 6458, 6421, 
    6421, 6458, 6458, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6458, 6421, 
    6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6458, 6458, 6458, 6458, 
    6458, 6421, 6458, 6458, 6421, 6421, 6458, 6421, 6421, 6421, 
    6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6458, 6458, 6421, 6458, 
    6458, 6421, 6458, 6458, 6458, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 
    6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6458, 6458, 6458, 6458, 6458, 
    6421, 6421, 6421, 6458, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 
    6421, 6421, 6421, 6421, 6458, 6458, 6458, 6458, 6458, 6458, 
    6421, 6421, 6421, 6421, 6458, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 
    6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 
    6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 6421, 1, 
    0.870967741935484, 1, 0.708333333333333, 1, 0.666666666666667, 
    0.611111111111111, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
    1, 1, 1, 1, 0.666666666666667, 1, 0.857142857142857, 0.727272727272727, 
    0.5, 0.777777777777778, 1, 0.857142857142857, 1, 0.75, 1, 
    0.5, 0.703703703703704, 0.833333333333333, 1, 1, 1, 1, 1, 
    0.6, 0.7, 0.666666666666667, 0.714285714285714, 1, 0.538461538461538, 
    0.75, 0.583333333333333, 0.6, 0.722222222222222, 1, 0.842105263157895, 
    0.878787878787879, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0.75, 0.5, 0.5625, 
    0.5, 0.666666666666667, 0.571428571428571, 0.857142857142857, 
    0.692307692307692, 0.714285714285714, 1, 0.545454545454545, 
    0.909090909090909, 0.90625, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0.75, 1, 0.8, 
    0.785714285714286, 1, 0.777777777777778, 1, 1, 0.5, 1, 1, 
    1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0.818181818181818, 1, 0.954545454545455, 
    0.6, 0.714285714285714, 1, 1, 0.571428571428571, 0.666666666666667, 
    1, 0.611111111111111, 0.961538461538462, 0.777777777777778, 
    1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0.5, 0.846153846153846, 1, 0.75, 
    1, 1, 1, 1, 0.625, 0.866666666666667, 0.769230769230769, 
    0.85, 22, 27, 24, 17, 1, 4, 11, 5, 15, 7, 22, 13, 22, 9, 
    14, 3, 32, 59, 46, 39, 10, 14, 1, 2, 2, 1, 6, 8, 3, 7, 1, 
    6, 2, 6, 2, 10, 19, 20, 53, 43, 11, 14, 1, 3, 7, 12, 10, 
    7, 7, 3, 7, 6, 13, 5, 16, 29, 53, 35, 44, 37, 2, 2, 3, 3, 
    1, 9, 8, 4, 4, 6, 9, 5, 14, 6, 10, 29, 43, 60, 61, 12, 2, 
    1, 3, 3, 4, 11, 7, 7, 5, 6, 1, 1, 6, 19, 21, 11, 29, 48, 
    18, 15, 7, 1, 6, 9, 11, 21, 12, 10, 3, 7, 4, 2, 10, 11, 25, 
    14, 16, 45, 23, 6, 6, 7, 2, 7, 5, 11, 15, 15, 7, 9, 9, 22, 
    10, 13, 10, 17), .Dim = c(136L, 3L), .Dimnames = list(NULL, 
        c("most", "perc", "n")))), .Names = c("hod", "dow", "gid"
), row.names = c(NA, -136L), class = "data.frame")
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1 に答える 1

1

gid.percと に対応するスケールがありませんgid.n。gid.n1 から 61 の範囲の値と の値gid.percは 0 から 1 の間です。そのため、デフォルトでそれらをアルファの同じ線形スケールに割り当てると、すべてのパーセント値は基本的に非常に透明になり、アルファ スケールの端には表示されません。

ベースRでは利用できない機能がいくつかあるため、正確なグラフィックを再現することはできませんが、より適切なグラフィックを作成する簡単な方法を次に示します. gid.n同じ 0 ～ 1 の範囲を持つように変換し、その新しい変数をアルファ美学として使用します。

d$nS <- (d$gid[,'n'] - min(d$gid[,'n']))/(max(d$gid[,'n']) - min(d$gid[,'n']))
p2 <- ggplot(d,aes(dow,hod)) +
  geom_tile(aes(fill = as.factor(gid[,'most']), alpha = gid[,'perc'])) +
  geom_point(aes(alpha = nS)) 
p2

ここに画像の説明を入力

于 2013-10-25T12:46:07.723 に答える