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。

6 D( M( {4 C  F" P# D" c/ HR语言|绘制二维直方图
& ~8 S7 F* ^: l( g/ ~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。
6 s" u: ~5 p# O. k8 |% l
& ^, b4 ^4 _2 v7 S! W+ @( r1.先绘制基础的散点图；
! ?; i6 ^8 T3 r* G- j/ g##二维直方图
# Library
3 D* `% n" ?) H$ n+ D, ~library(tidyverse)
: ?- w6 s* n5 N' ?library(ggplot2)

# 读取数据
% {! t" [% N( S* W% T$ V# B8 ua <- 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) )
; A' o+ d; Y- N, B& v+ N/ Ec <- data.frame( x=rnorm(20000, 9.5, 1.9), y=rnorm(20000, 15.5, 1.9) )
+ b% b( j& x6 Z0 m# {data <- rbind(a,b,c)

#绘制基础的散点图
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
/ o1 `0 J  g+ _. I  geom_point()



2.绘制二维直方图。
0 g$ o. l, Z. \: V: y####二维直方图可使用geom_bin2d()函数绘制
$ B. n& `; u. B( Z8 |3 r+ _! ^#二维直方图默认选项
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_bin2d() +
  theme_bw()

' E0 k9 ?8 ]0 H6 p; B6 u2 T# Bin大小控制与调色板
6 x6 D) k8 h: E/ N9 M/ P+ q& i% _ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
$ J. S4 z( G) u2 ~# B  geom_bin2d(bins = 70) +
8 M' F' y  ?& Y5 N/ A7 E  scale_fill_continuous(type = "viridis") +
  theme_bw()

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
library(hexbin)
$ d7 z" V" s3 c3 p7 Alibrary(RColorBrewer)

7 A! c4 v0 L, e" I/ V# Create data
x <- rnorm(mean=1.5, 5000)
1 o6 t' n" O( ~( c2 V& Zy <- rnorm(mean=1.6, 5000)
7 ?" I* Z3 i9 w9 m% ^
4 M( F- c7 R+ Y$ l- a# Make the plot
0 E* j; F% Q; n4 Obin<-hexbin(x, y, xbins=40)
' X( U$ W7 h1 q* E9 fmy_colors=colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))
7 n- p& J# }& Dplot(bin, main="" , colramp=my_colors , legend=F )
. z$ g4 Z/ M+ d# ^0 I
; ^- g% o& v4 |" y( I% s3 P
* `& \2 C; S1 p& h+ b/ H1 y% Q