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。
, P* d( a/ u! m  y7 Q' u
" e; w/ ]+ }$ y: E. @& VR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。
/ v2 n! h7 h) \2 n: }
% [' l+ [4 U- I8 C  r! z8 W9 J# U4 L- A" i1.先绘制基础的散点图；
##二维直方图
# Library
library(tidyverse)
library(ggplot2)

# 读取数据
& i& w" W: U* `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) )
8 g# @$ z/ G  l& mdata <- rbind(a,b,c)

#绘制基础的散点图
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_point()
# [3 L! F5 J9 F; b; c" s8 ]

+ Q4 Y( t0 ?) b0 o& }( a) N& W
2.绘制二维直方图。
####二维直方图可使用geom_bin2d()函数绘制
/ U8 a# r3 x1 j+ P#二维直方图默认选项
7 ~9 @# T# A7 iggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
7 S4 ]4 v0 O4 t  geom_bin2d() +
4 U- W  k3 i- E4 ^  theme_bw()

# Bin大小控制与调色板
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
: j! g, F: m8 ^. n# e, C* l  geom_bin2d(bins = 70) +
  scale_fill_continuous(type = "viridis") +
  theme_bw()
$ A8 L2 ^) ?9 E( K+ G8 X
& }# Q; W; K5 }7 Q9 F) z  |
# n% N2 g! U* _  k

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。

5 N( j. L! P8 u1 A2 w% o5 Z# Packages
5 d& N% L1 l2 o+ R( }library(hexbin)
6 o+ X# @, g$ y0 Q# Olibrary(RColorBrewer)
- Z# H* n6 {. ^/ n/ D
! Y% L; z5 @  }: z7 H# Create data
x <- rnorm(mean=1.5, 5000)
+ t! a7 a5 L' j7 J5 \$ Ny <- rnorm(mean=1.6, 5000)

# Make the plot
bin<-hexbin(x, y, xbins=40)
8 |/ C6 o. J# cmy_colors=colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))
plot(bin, main="" , colramp=my_colors , legend=F )

2 I+ D) C  X: E& u: T' o