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N=700Kの2つの変数をプロットしようとしています。問題は、オーバーラップが多すぎるため、プロットがほとんど黒の塗りつぶされたブロックになることです。プロットの暗さが領域内のポイントの数の関数であるグレースケールの「雲」を持つ方法はありますか？つまり、個々のポイントを表示するのではなく、プロットを「クラウド」にし、領域内のポイントの数が多いほど、その領域は暗くなります。

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8 に答える 8

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これに対処する1つの方法は、各ポイントをわずかに透明にするアルファブレンディングを使用することです。そのため、より多くのポイントがプロットされている領域は暗く表示されます。

これは簡単に行えますggplot2：

df <- data.frame(x = rnorm(5000),y=rnorm(5000))
ggplot(df,aes(x=x,y=y)) + geom_point(alpha = 0.3)

ここに画像の説明を入力してください

これに対処するもう1つの便利な方法は、六角形のビニングです（そして、おそらくポイント数に適しています）。

ggplot(df,aes(x=x,y=y)) + stat_binhex()

ここに画像の説明を入力してください

また、通常の古い長方形のビニング（画像は省略）もあります。これは、従来のヒートマップに似ています。

ggplot(df,aes(x=x,y=y)) + geom_bin2d()
于 2011-10-10T15:07:25.480 に答える
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のいくつかの良いオプションの概要ggplot2：

library(ggplot2)
x <- rnorm(n = 10000)
y <- rnorm(n = 10000, sd=2) + x
df <- data.frame(x, y)

オプションA：透明なポイント

o1 <- ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_point(alpha = 0.05)

オプションB：密度の等高線を追加します

o2 <- ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_point(alpha = 0.05) +
  geom_density_2d()

オプションC：塗りつぶされた密度コンターを追加します

o3 <- ggplot(df, aes(x, y)) +
  stat_density_2d(aes(fill = stat(level)), geom = 'polygon') +
  scale_fill_viridis_c(name = "density") +
  geom_point(shape = '.')

オプションD：密度ヒートマップ

o4 <- ggplot(df, aes(x, y)) +
  stat_density_2d(aes(fill = stat(density)), geom = 'raster', contour = FALSE) +       
  scale_fill_viridis_c() +
  coord_cartesian(expand = FALSE) +
  geom_point(shape = '.', col = 'white')

オプションE：hexbins

o5 <- ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_hex() +
  scale_fill_viridis_c() +
  geom_point(shape = '.', col = 'white')

オプションF：ラグ

o6 <- ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_point(alpha = 0.1) +
  geom_rug(alpha = 0.01)

1つの図に組み合わせる：

cowplot::plot_grid(
  o1, o2, o3, o4, o5, o6,
  ncol = 2, labels = 'AUTO', align = 'v', axis = 'lr'
)

ここに画像の説明を入力してください

于 2017-09-26T08:54:06.337 に答える
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ggsubplotパッケージもご覧いただけます。このパッケージは、2011年にHadley Wickhamによって提示された機能を実装しています（http://blog.revolutionanalytics.com/2011/10/ggplot2-for-big-data.html）。

（以下では、説明のために「ポイント」レイヤーを含めます。）

library(ggplot2)
library(ggsubplot)

# Make up some data
set.seed(955)
dat <- data.frame(cond = rep(c("A", "B"), each=5000),
                  xvar = c(rep(1:20,250) + rnorm(5000,sd=5),rep(16:35,250) + rnorm(5000,sd=5)),
                  yvar = c(rep(1:20,250) + rnorm(5000,sd=5),rep(16:35,250) + rnorm(5000,sd=5)))


# Scatterplot with subplots (simple)
ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar)) +
  geom_point(shape=1) +
  geom_subplot2d(aes(xvar, yvar,
                     subplot = geom_bar(aes(rep("dummy", length(xvar)), ..count..))), bins = c(15,15), ref = NULL, width = rel(0.8), ply.aes = FALSE)

ここに画像の説明を入力してください

ただし、制御する3番目の変数がある場合、これは優れた機能です。

# Scatterplot with subplots (including a third variable) 

ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar)) +
  geom_point(shape=1, aes(color = factor(cond))) +
  geom_subplot2d(aes(xvar, yvar,
                     subplot = geom_bar(aes(cond, ..count.., fill = cond))),
                 bins = c(15,15), ref = NULL, width = rel(0.8), ply.aes = FALSE)

ここに画像の説明を入力してください

または別のアプローチは使用することsmoothScatter()です：

smoothScatter(dat[2:3])

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于 2013-04-20T15:24:59.763 に答える
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アルファブレンディングは、ベースグラフィックスでも簡単に実行できます。

df <- data.frame(x = rnorm(5000),y=rnorm(5000))
with(df, plot(x, y, col="#00000033"))

後の最初の6つの数字#は、RGB 16進数の色であり、最後の2つは不透明度であり、これも16進数であるため、33〜3/16番目の不透明度です。

ここに画像の説明を入力してください

于 2011-10-11T14:29:25.653 に答える
46

密度等高線（ggplot2）を使用することもできます。

df <- data.frame(x = rnorm(15000),y=rnorm(15000))
ggplot(df,aes(x=x,y=y)) + geom_point() + geom_density2d()

ここに画像の説明を入力してください

または、密度の等高線をアルファブレンディングと組み合わせます。

ggplot(df,aes(x=x,y=y)) + 
    geom_point(colour="blue", alpha=0.2) + 
    geom_density2d(colour="black")

ここに画像の説明を入力してください

于 2011-10-10T16:18:45.557 に答える
29

hexbinあなたはパッケージが役に立つと思うかもしれません。のヘルプページからhexbinplot：

library(hexbin)
mixdata <- data.frame(x = c(rnorm(5000),rnorm(5000,4,1.5)),
                      y = c(rnorm(5000),rnorm(5000,2,3)),
                      a = gl(2, 5000))
hexbinplot(y ~ x | a, mixdata)

hexbinplot

于 2011-10-11T13:32:22.820 に答える
12

geom_pointdenistyggpointdensityパッケージ（最近LukasKremerとSimonAnders（2019）によって開発された）から、密度と個々のデータポイントを同時に視覚化できます。

library(ggplot2)
# install.packages("ggpointdensity")
library(ggpointdensity)

df <- data.frame(x = rnorm(5000), y = rnorm(5000))
ggplot(df, aes(x=x, y=y)) + geom_pointdensity() + scale_color_viridis_c()

于 2019-10-23T13:27:18.837 に答える
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このタイプのデータをプロットするための私のお気に入りの方法は、この質問で説明されている方法、つまり散布図です。散布図を作成しますが、ポイントの密度（大まかに言えば、その領域のオーバーラップの量）によってポイントに色を付けるという考え方です。

それと同時に：

  • 外れ値の位置を明確に示し、
  • プロットの密集した領域の構造を明らかにします。

リンクされた質問に対するトップアンサーの結果は次のとおりです。

散布図

于 2019-01-07T21:01:40.190 に答える