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。

' q9 z! q( z, C& a. C' @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。

! H- p, D7 n/ j& Y# F1.先绘制基础的散点图；
) N9 _6 X8 }2 d4 I2 Q* _! h2 p0 E##二维直方图
# Library
/ J& A$ X1 R- J% _library(tidyverse)
library(ggplot2)
: G$ d2 g% f  c" h
# 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) )
& N/ E% R# l+ {- A8 Pdata <- rbind(a,b,c)

#绘制基础的散点图
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
. h7 h* Q. E1 H  geom_point()

8 C9 G5 C+ q( ~4 g8 Z( W% O! b
6 [& X8 P" Z# f. a# A, \2 M: Y5 p' u
2.绘制二维直方图。
. ~% b* f/ T+ [* X& I* l8 r/ C; ?####二维直方图可使用geom_bin2d()函数绘制
#二维直方图默认选项
+ {5 a7 m% h0 p4 X9 [9 Y) r! `0 [ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
- e( G- {( Y- J, c1 C) r  geom_bin2d() +
+ ~  v+ A! t8 b+ c# ]; ?  theme_bw()

8 p  C9 }7 X0 [, M' ?+ |( G# Bin大小控制与调色板
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_bin2d(bins = 70) +
4 u% P* }2 g2 W  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)
0 z, ~# f5 N2 l9 w# y% F; Elibrary(RColorBrewer)
. v" J, x, n- W6 H* Y7 p
# Create data
" n" M' _* J; a, S1 [8 x+ P4 f3 [x <- rnorm(mean=1.5, 5000)
y <- rnorm(mean=1.6, 5000)
- }/ b+ Q5 U2 R, f! h
5 K6 H* Y3 K  {; @/ T: U' S# Make the plot
( M& |- `% c. ^3 l, A, K$ A2 ]bin<-hexbin(x, y, xbins=40)
my_colors=colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))
plot(bin, main="" , colramp=my_colors , legend=F )
; y2 A- L. y2 W: _
5 i( R7 ^5 f* J8 V, B& x
& o5 a3 ^1 q7 I) U5 ^. _