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。

R语言|绘制二维直方图
# P. z/ A3 X9 o8 ]1 a* [7 k* R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；
+ E% p+ p( `$ N9 D, v8 |##二维直方图
# Library
library(tidyverse)
library(ggplot2)
! {/ B4 l) \- _9 Q& A
+ `/ @2 [  T+ e6 t# 读取数据
a <- data.frame( x=rnorm(20000, 10, 1.9), y=rnorm(20000, 10, 1.2) )
. q+ e# `( p$ o( T! B+ `& @b <- data.frame( x=rnorm(20000, 14.5, 1.9), y=rnorm(20000, 14.5, 1.9) )
4 E1 W% f3 z7 k7 \5 m: c9 Gc <- data.frame( x=rnorm(20000, 9.5, 1.9), y=rnorm(20000, 15.5, 1.9) )
+ y2 u1 z9 p( Z* Mdata <- rbind(a,b,c)

#绘制基础的散点图
# z) H7 b  A# L& _. u1 |, k" aggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_point()
  T9 X1 W5 C, l


2.绘制二维直方图。
, g6 k7 K+ w- p: }( W& W####二维直方图可使用geom_bin2d()函数绘制
#二维直方图默认选项
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_bin2d() +
  theme_bw()

9 J/ k5 e7 Y6 u( _7 N# Bin大小控制与调色板
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
% J8 V# C( a- ?8 z' `: z8 u  geom_bin2d(bins = 70) +
  scale_fill_continuous(type = "viridis") +
$ ~2 @6 O* s" N; F- l4 _; B  theme_bw()
# b8 L, E. _, n% `1 T* Z( V

+ k5 n0 x) T- `" m7 \( `

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。

8 N8 a' i( n. d3 q0 e# Packages
7 j4 g# K0 k5 b# {' g' Q5 O1 C) ilibrary(hexbin)
library(RColorBrewer)
* i! q( y7 l9 G" |7 _! s
' p; I+ P6 h7 r0 |+ a; p2 ]5 L# Create data
+ U- Z7 d6 o4 v8 s2 Ox <- rnorm(mean=1.5, 5000)
2 y# W; j. Z5 j; @& |2 p( `y <- rnorm(mean=1.6, 5000)
; y* j, Y2 c+ T8 T# |; O" i
# Make the plot
0 E3 f* z$ c2 ~9 i; [bin<-hexbin(x, y, xbins=40)
my_colors=colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))
plot(bin, main="" , colramp=my_colors , legend=F )
/ k! s" a( @+ ^6 ^' R) f' f: \