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。
0 a2 T6 [0 R6 O' b* R0 T) h! a4 Y
/ {5 S2 j; m, T. jR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。

1.先绘制基础的散点图；
8 \' U' O5 I; V& A" p- b##二维直方图
# Library
library(tidyverse)
: V: u- G$ q; Z2 \: [$ ]% Elibrary(ggplot2)
8 m, k% S( i7 X: j+ R7 y+ V
# 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) )
data <- rbind(a,b,c)

; F. U& |7 f& z0 ?% h+ t#绘制基础的散点图
% [2 o6 P, h" i0 K3 w+ ?ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
! X% ?8 m( I) D3 C0 W$ v" z  geom_point()


8 n; ?, u' \" B3 B
4 q# f4 u& n' }; y- P2.绘制二维直方图。
####二维直方图可使用geom_bin2d()函数绘制
9 `" Z  Q$ }  K1 G8 u( O2 Z#二维直方图默认选项
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
, S8 m* _$ N' N4 A0 Q- |% e; w. c  geom_bin2d() +
  theme_bw()

# Bin大小控制与调色板
3 M" T( h/ T% h% f( oggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
% B3 h2 y4 ]7 o" x5 t5 C( P$ `  geom_bin2d(bins = 70) +
. A* T' s1 V! {1 }; ?4 y* M$ j  scale_fill_continuous(type = "viridis") +
  theme_bw()
: V5 D7 k1 i6 E: `

  T3 U% ~9 m  D% s/ [. @# ?+ N

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)
, ]1 g- R$ W! V! Tlibrary(RColorBrewer)
  n" H3 m  ?9 g: `
  h& r) ^4 }; F3 l+ X# Create data
x <- rnorm(mean=1.5, 5000)
y <- rnorm(mean=1.6, 5000)
9 \1 B) `% I: \" f3 }) E1 h/ E
# Make the plot
bin<-hexbin(x, y, xbins=40)
my_colors=colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))
$ b* U0 v- B0 S# p3 f& Rplot(bin, main="" , colramp=my_colors , legend=F )

2 n4 p4 Q# P! t( d) f8 T
0 ^. W' L+ x5 S  v9 I
1 C! \5 U" e- L- @: [- W