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。
" U* f( y4 h/ [; y
: t0 ~: m$ N, _' C! b! I0 ^R语言|绘制二维直方图
/ p& C9 e) d9 R* S5 {( _9 k/ a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。
/ U7 G* D7 l) {$ T' z$ m
1.先绘制基础的散点图；
##二维直方图
# Library
5 @; t6 u  U6 T" m" ]library(tidyverse)
library(ggplot2)

* `4 o% Q; V/ O1 H4 r3 a% f7 G* n# 读取数据
a <- data.frame( x=rnorm(20000, 10, 1.9), y=rnorm(20000, 10, 1.2) )
: S& [2 X: A7 l) t2 vb <- 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) )
data <- rbind(a,b,c)

# `* a9 @2 B# J$ q2 W7 d9 }3 ~#绘制基础的散点图
+ H8 L" T: {1 E, a5 \0 dggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
0 U% `. s0 |5 K" P/ p  geom_point()
  u9 G8 i: n( W
( u" _0 m1 @  S5 T( i

2.绘制二维直方图。
####二维直方图可使用geom_bin2d()函数绘制
3 H3 h$ O: R& q, v#二维直方图默认选项
! y* F; J! |7 Zggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_bin2d() +
  theme_bw()
6 H2 P2 K6 F8 R. _3 J4 |$ u
# Bin大小控制与调色板
+ I0 ]- W1 u9 j4 Kggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
2 }5 w5 |7 {* l. n. @) }. `  geom_bin2d(bins = 70) +
  scale_fill_continuous(type = "viridis") +
  theme_bw()
! ]2 U+ Z: K# B4 ?5 R5 {2 H& w9 t
. J4 Q. i# B- D4 L2 W
* @* S/ g8 t7 }3 H5 f

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。

# Packages
- g$ ~8 O9 q% ]# q! k; {library(hexbin)
library(RColorBrewer)

# Create data
, G: \. ]5 H. I5 Ux <- rnorm(mean=1.5, 5000)
y <- rnorm(mean=1.6, 5000)

1 j! U# t( n( c6 Q# Make the plot
! S8 e3 Y! Y8 y# Z# M1 Xbin<-hexbin(x, y, xbins=40)
- o' o5 K( ]5 b' S1 r& Bmy_colors=colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))
plot(bin, main="" , colramp=my_colors , legend=F )

8 `9 ^2 t  O- {6 z. ~; `
0 W% X, i) W; h4 i9 I$ b
! H# l7 q" R! X3 t+ L% H0 d* l