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。
* V$ \$ o( L+ p4 ~6 }
R语言|绘制二维直方图
0 g0 z0 i/ m& g9 t9 n" P! O: W: u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 p3 z8 N2 y$ r% v$ ]' y
  D$ K2 B+ x' G- e1.先绘制基础的散点图；
' K7 `! \9 \' ~. l3 x9 t##二维直方图
# Library
* ^8 n( c7 R; j% M4 O: Ulibrary(tidyverse)
library(ggplot2)

# 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) )
3 m+ t0 O) ^8 ~/ ?  k& b" |: @: yc <- data.frame( x=rnorm(20000, 9.5, 1.9), y=rnorm(20000, 15.5, 1.9) )
" Y' @; k$ F; R8 W( V8 ndata <- rbind(a,b,c)

" [6 `* b# W  p  S3 }5 |#绘制基础的散点图
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_point()
+ y" f1 r" w) n, N


2.绘制二维直方图。
####二维直方图可使用geom_bin2d()函数绘制
$ Z8 T# H8 w. u  N4 a#二维直方图默认选项
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_bin2d() +
5 U. ^& I4 Z. G9 w4 l) N5 X  theme_bw()

# Bin大小控制与调色板
9 i5 M3 T( N0 ~& Q& ]$ f; \6 @5 C: Tggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
$ U2 A2 `: i% h8 g" x  geom_bin2d(bins = 70) +
( H+ h% b) T& Y4 P. X  scale_fill_continuous(type = "viridis") +
, N2 |. R9 T' P" h+ j/ ^# x; P2 a  theme_bw()
$ r0 W/ V8 Z) g5 P
+ R3 q' {" W" ~2 C" k9 ]

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
: ?: _0 S1 W5 e& v, Ulibrary(hexbin)
library(RColorBrewer)

# Create data
x <- rnorm(mean=1.5, 5000)
y <- rnorm(mean=1.6, 5000)
& v: E  |  j0 i4 c- z6 c# t+ k
3 `1 g) G3 ^2 ^" d) [# Make the plot
bin<-hexbin(x, y, xbins=40)
my_colors=colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))
plot(bin, main="" , colramp=my_colors , legend=F )
9 [# S1 w5 e: V8 K9 D