Scatterplot со слишком большим количеством очков

Я пытаюсь построить две переменные, где N=700K. Проблема в том, что существует слишком много совпадений, так что сюжет становится в основном сплошным блоком черного цвета. Есть ли способ получить "облако" в градациях серого, где темнота графика является функцией количества точек в регионе? Другими словами, вместо того, чтобы показывать отдельные точки, я хочу, чтобы график был "облаком", причем чем больше точек в области, тем темнее эта область.

Источник

6 ответов

Решение

Один из способов справиться с этим - альфа-смешение, которое делает каждую точку слегка прозрачной. Таким образом, области выглядят более темными, и на них нанесено больше точек.

Это легко сделать в ggplot2:

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

Другой удобный способ справиться с этим (и, возможно, более подходящий для количества имеющихся у вас точек) - это шестиугольное биннинг:

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

И есть также обычный старый прямоугольный биннинг (изображение опущено), который больше похож на вашу традиционную тепловую карту:

ggplot(df,aes(x=x,y=y)) + geom_bin2d()
Источник

Обзор нескольких хороших вариантов в ggplot2:

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

Вариант А: прозрачные точки

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

Вариант B: добавить контуры плотности

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

Вариант C: добавить заполненные контуры плотности

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

Вариант D: тепловая карта плотности

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

Вариант E: гексбины

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

Вариант F: коврики

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

Объединить в одну фигуру:

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

Источник

Вы также можете взглянуть на ggsubplot пакет. Этот пакет реализует функции, которые были представлены Хэдли Уикхемом в 2011 году ( http://blog.revolutionanalytics.com/2011/10/ggplot2-for-big-data.html).

(Ниже я включаю слой "points" для иллюстрации.)

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)

Тем не менее, это показывает камни, если у вас есть третья переменная для контроля.

# 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)

Или другой подход будет использовать smoothScatter():

smoothScatter(dat[2:3])

Источник

Альфа-смешивание легко сделать с базовой графикой.

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

Первые шесть чисел после # это цвет в шестнадцатеричном RGB, а последние два - непрозрачность, опять же в шестнадцатеричном, поэтому 33 ~ 3/16-й непрозрачный.

Источник

Вы также можете использовать контурные линии плотности (ggplot2):

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

Или объедините контуры плотности с альфа-смешиванием:

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

Источник

Вы можете найти полезным hexbin пакет. Со страницы помощи 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

Источник

geom_pointdenisty из ggpointdensityпакет (недавно разработанный Лукасом Кремером и Саймоном Андерсом (2019)) позволяет визуализировать плотность и отдельные точки данных одновременно:

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()

Источник

Мой любимый метод построения данных такого типа - это метод, описанный в этом вопросе, - график плотности рассеяния. Идея состоит в том, чтобы сделать точечную диаграмму, но раскрасить точки их плотностью (грубо говоря, количеством совпадений в этой области).

Это одновременно:

  • четко показывает расположение выбросов, и
  • выявляет любую структуру в плотной области участка.

Вот результат из верхнего ответа на связанный вопрос:

Источник
Другие вопросы по тегам