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。
) L4 {1 c+ h3 i7 X6 |
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。
: v1 H6 G  Y/ l( Y# N
1.先绘制基础的散点图；
( ^% ]; }% d8 y! g3 _5 S! E##二维直方图
# Library
library(tidyverse)
library(ggplot2)

7 t$ C% l: O0 `* m# 读取数据
/ q- _% N3 b- K  z0 w2 {- G- ]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)
. @, N0 R. I1 G  ^  `4 \4 L, o- W
5 A+ S, z3 t- N#绘制基础的散点图
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
( |& _4 \$ }' z: d3 H  geom_point()
  D# |1 G* ~" C, _$ O( e  ~
- [8 v0 s( B# w: ^* L

( w& X' [# q" \% Z' [8 n5 l) }2.绘制二维直方图。
6 ~/ {: }1 @) a0 {3 N####二维直方图可使用geom_bin2d()函数绘制
; E2 }$ R# j, l: G' f2 @% |# V#二维直方图默认选项
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  Q1 m& a+ k/ t8 j4 d; m  geom_bin2d() +
  theme_bw()

# Bin大小控制与调色板
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
/ ~) \& g0 v# y  geom_bin2d(bins = 70) +
  scale_fill_continuous(type = "viridis") +
  theme_bw()

; C- M& |* z2 P' L4 P3 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。

# Packages
library(hexbin)
library(RColorBrewer)
6 h8 U" Q6 g7 o; J% m( S6 q
( A+ x- J/ G( P8 J7 T0 X/ Q& [3 |# Create data
! r3 S! ?( Y5 I- P$ i: zx <- rnorm(mean=1.5, 5000)
y <- rnorm(mean=1.6, 5000)
( e" |8 w1 l8 p) y  O
+ r3 p. p. _  \  d0 O" L7 _0 g# Make the plot
bin<-hexbin(x, y, xbins=40)
my_colors=colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))
) [. ^; O) H) q3 A& Hplot(bin, main="" , colramp=my_colors , legend=F )

# x4 B8 \: |3 X5 y' @

! U4 {5 A/ b8 p* D' H6 V