R语言绘制二维密度图

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R语言绘制二维密度图二维密度图显示了两个数值变量之间的关系，一个在x轴上表示，另一个在Y轴上表示，与散点图类似，然后计算二维空间中特定区域内的观测数，并用颜色梯度表示。二维密度图有几种类型，以下主要展示二维直方图和Hexbin图的绘图代码。
' [' T2 F0 ^9 E3 m0 r
R语言|绘制二维直方图
对于2d直方图，plot区域被划分为多个正方形，调用geombin2d（）函数，它提供了一个bins参数，用于控制要显示的bins数量。

# ^7 g8 u. N1 _. \0 a1.先绘制基础的散点图；
6 [4 @, `8 Z5 @7 o. _##二维直方图
. I0 @, w+ }9 v& |% R' v$ c8 T# Library
library(tidyverse)
: R2 K# c5 j3 O9 y( W) _library(ggplot2)
5 ^6 D5 I* ^' |5 |
# 读取数据
a <- data.frame( x=rnorm(20000, 10, 1.9), y=rnorm(20000, 10, 1.2) )
b <- data.frame( x=rnorm(20000, 14.5, 1.9), y=rnorm(20000, 14.5, 1.9) )
c <- data.frame( x=rnorm(20000, 9.5, 1.9), y=rnorm(20000, 15.5, 1.9) )
( o8 Y3 |" i+ Fdata <- rbind(a,b,c)
' R3 ?6 w' K+ F5 f! @" X% k
, j6 l4 ?/ |; Z; q0 @2 L#绘制基础的散点图
% l9 k- W6 K& k3 yggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
3 d( p9 a1 Z1 H+ k$ `: K  geom_point()

& ~/ ~- G3 \- W* ~) ^

2.绘制二维直方图。
####二维直方图可使用geom_bin2d()函数绘制
#二维直方图默认选项
$ s6 A* v. u5 g2 }4 j" Z8 pggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
. }3 `% i, j5 V0 ?- n( Y3 x  geom_bin2d() +
& `4 a! j4 s. l( x& u" v: f" ]7 {  theme_bw()

# Bin大小控制与调色板
4 U0 W/ y; ?: O0 j# [$ c/ h7 Cggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
0 d2 C' I+ m+ r( b* ~  geom_bin2d(bins = 70) +
. @0 t' y7 p! V0 J1 t  scale_fill_continuous(type = "viridis") +
2 I/ D& j+ J, A& O4 H: \  theme_bw()

  v. [: B  w5 U' z

R语言|绘制Hexbin图

当显示大型数据集时，散点图很难解释，因为点不可避免地会被覆盖，并且可能不被单独识别出来。hexbin图中将地块划分为多个六边形，图中阴影部分代替了条形图的高度。图形是通过R的hexbin包绘制的。

8 D# P# `: N8 J: F1 r# Packages
library(hexbin)
library(RColorBrewer)
3 e: l1 C/ r% T2 v8 T0 G
# Create data
x <- rnorm(mean=1.5, 5000)
y <- rnorm(mean=1.6, 5000)

3 f+ G/ o* e3 x: f# q( ]# Make the plot
' g. Q. i  {7 }4 A4 ?9 s7 sbin<-hexbin(x, y, xbins=40)
my_colors=colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))
plot(bin, main="" , colramp=my_colors , legend=F )
0 o2 \+ W7 Z1 U' Y
8 s. S( X% M  J3 w' g" ~0 c, `" s! O
/ U. }# @$ h$ d4 a& v# t
/ k1 @5 r4 I. R" H( c; m