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
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。
) z3 q5 E; e: g  Y; v$ D/ `# ?' @, E# c
1.先绘制基础的散点图；
: n6 B1 h; c+ i( {' W##二维直方图
# Library
! q" j4 [7 J- V7 b& k% L0 Ilibrary(tidyverse)
library(ggplot2)
3 h% f( \, I, S8 q/ h- L- o2 d/ {
# 读取数据
- R4 |  p2 m7 a9 B3 h6 f+ ta <- data.frame( x=rnorm(20000, 10, 1.9), y=rnorm(20000, 10, 1.2) )
  @: q( l+ F9 I' e* T1 |( _/ kb <- 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) )
- u8 ~# N) a" u4 Tdata <- rbind(a,b,c)

#绘制基础的散点图
" u. h9 L( D. c  m" S) Yggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_point()

0 t0 c' y, Y. o; `- A; R& j

2.绘制二维直方图。
6 \! v+ F- x1 P) f3 o####二维直方图可使用geom_bin2d()函数绘制
#二维直方图默认选项
! V$ E: v, V. ?& Iggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_bin2d() +
( P( H& n/ X! b) Q3 O! N& d  theme_bw()

# Bin大小控制与调色板
" l) E+ S4 q8 c& Oggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
8 ?9 f* E0 |+ k  geom_bin2d(bins = 70) +
  scale_fill_continuous(type = "viridis") +
. H; N7 V3 G- U- }9 x  theme_bw()
, v+ T5 Z: Y8 H+ `4 L
; x' h: ]; T7 J2 n% F
* o! e! U) |: |8 |

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。

- I/ L; R) w. Y0 Z, E' J* `, G# Packages
1 x" m- n. v/ N" V% ^! h* T' `! flibrary(hexbin)
library(RColorBrewer)
" @( I$ x* C7 R, k
! G* N# U' y0 ~# D% Z2 ]$ [! K# Create data
9 ~+ Z7 K: J0 R  r+ K! C' v) x0 ]1 X. Kx <- rnorm(mean=1.5, 5000)
y <- rnorm(mean=1.6, 5000)
7 w! ~4 l2 V& c2 U. {9 `  P& w0 C
# Make the plot
0 u$ k( \3 }* i2 T; i2 y( ]bin<-hexbin(x, y, xbins=40)
my_colors=colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))
' N) \. P6 O- \1 nplot(bin, main="" , colramp=my_colors , legend=F )
' i% ^8 L; J: _& \