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。
9 P# a( b) b2 m' E( v0 r9 ^) q
R语言|绘制二维直方图
- Z: e6 j5 Y* W0 X4 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。
9 |2 M/ G. Q7 k+ S7 O. i
6 _2 {3 O# A/ W' o6 w" Q1 V1.先绘制基础的散点图；
##二维直方图
# Library
library(tidyverse)
library(ggplot2)
: O! N/ I; M* v) H$ B) W
% m9 s/ a5 n7 i* o  @( t! a# 读取数据
1 k* U: C9 l5 G' i& {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) )
0 n# L8 P' p. B0 Vc <- data.frame( x=rnorm(20000, 9.5, 1.9), y=rnorm(20000, 15.5, 1.9) )
data <- rbind(a,b,c)
3 R6 d& t8 d* c6 o8 J6 o& ]
; A& M0 e2 j% P7 m: A#绘制基础的散点图
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_point()



2.绘制二维直方图。
, q6 t$ ]2 B9 Z5 @####二维直方图可使用geom_bin2d()函数绘制
- c, k9 Q* n" _" L' O( e" D" q- J) g#二维直方图默认选项
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_bin2d() +
  g- ~4 F, h2 I: V: M  theme_bw()

. V3 R/ [6 |2 T3 V0 M# Bin大小控制与调色板
: r8 _8 C0 b- E/ O& t8 Bggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
2 ]; y( i+ X6 ~9 [4 x  geom_bin2d(bins = 70) +
  x% o2 q" [. S0 A5 x* e  scale_fill_continuous(type = "viridis") +
- p( Z* k" K/ g4 N  theme_bw()
2 [' u# x: i9 y. s- b, R: S
* ^+ W3 V5 X  C; h( a/ |7 D
0 g+ z1 W2 Z9 d4 G

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 z1 A" b: C2 s. ulibrary(RColorBrewer)
7 T0 H6 ]% w: I) L1 E* @3 c
( ], m: y! V" C/ V, X# Create data
/ {6 x0 l9 F7 [$ H6 ~x <- rnorm(mean=1.5, 5000)
- k2 M6 K) G. ky <- rnorm(mean=1.6, 5000)
; Q/ [$ U4 x5 Q. W1 k( S/ ~7 e
: d( `/ ?6 T8 y5 Q& B1 O# Make the plot
bin<-hexbin(x, y, xbins=40)
my_colors=colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))
* n# Y; l! t5 Iplot(bin, main="" , colramp=my_colors , legend=F )
% o4 o2 m( Z7 @7 N
2 ~$ T3 s4 |: u! M$ |* U4 n! u

( n* @; O, C% h! }7 J6 _