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。

4 `. h% M/ X, Y0 V; s1 j9 u0 X* F1.先绘制基础的散点图；
+ a1 T' X" B3 D+ R+ u##二维直方图
# Library
library(tidyverse)
/ F& ?5 I0 w2 [library(ggplot2)

# 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) )
: t2 H0 ^0 H' |. ]* G1 tdata <- rbind(a,b,c)
0 c* J; d7 [* A3 N: k' d  ]: _; D
& A5 T7 V7 I* r% R! d#绘制基础的散点图
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
1 E* ~: T+ @/ e: A5 }  H6 {3 d5 C  geom_point()
  L4 G- p; j/ ^9 P
) s! Q4 V& X" J# s! g' G( U

2.绘制二维直方图。
####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) ) +
$ _1 f( H: W% m3 ?5 Y" C% E  geom_bin2d() +
+ V3 f% E- x0 d7 \# n, r5 z: J  theme_bw()
9 g8 o9 `% R$ K  e; i6 k
# Bin大小控制与调色板
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_bin2d(bins = 70) +
* E, e* N3 ~2 j; X1 |8 ~* ^* r& U  scale_fill_continuous(type = "viridis") +
; Z8 t9 z0 [# S0 v  theme_bw()

% E/ p( ]' I( ^" [* @$ 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。

# Packages
library(hexbin)
7 L8 a/ e. F9 L  _3 Y" _library(RColorBrewer)

' v1 z' T) H6 ^- l# Create data
& S+ M( v# [6 u" Z7 ~: x9 h1 Px <- rnorm(mean=1.5, 5000)
y <- rnorm(mean=1.6, 5000)

# Make the plot
bin<-hexbin(x, y, xbins=40)
. f8 x9 P* J7 ]* amy_colors=colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))
plot(bin, main="" , colramp=my_colors , legend=F )
- {/ D: ]: x1 Z5 B! e/ x1 e
% t2 e  V( y/ {
" O8 P3 B9 V; p; e. j% z
; l, V8 g& ?: w0 D6 k