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。
2 ~+ I+ k( H% B9 q
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。
, ~: z7 u7 Q; H( @+ n7 N( r
+ h! K" Y  Z5 o7 f1 j2 u1 ^$ ^2 u1.先绘制基础的散点图；
##二维直方图
# Library
library(tidyverse)
! J9 }; z: h8 b( x  Mlibrary(ggplot2)

6 C  e; Z, S8 Y# 读取数据
! k8 }4 T1 _4 l' @1 ia <- data.frame( x=rnorm(20000, 10, 1.9), y=rnorm(20000, 10, 1.2) )
, \# U7 a( ^) R( `/ vb <- data.frame( x=rnorm(20000, 14.5, 1.9), y=rnorm(20000, 14.5, 1.9) )
8 i. j0 c. d" o2 H: qc <- data.frame( x=rnorm(20000, 9.5, 1.9), y=rnorm(20000, 15.5, 1.9) )
5 [9 |! b: J6 Sdata <- rbind(a,b,c)

1 Q$ @# g$ w5 h, z$ D, w1 h#绘制基础的散点图
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_point()


' T% y, p$ @! r$ d" |
2.绘制二维直方图。
####二维直方图可使用geom_bin2d()函数绘制
6 O. o* o5 O- k( s* I$ H#二维直方图默认选项
' \. `" Y6 k6 l4 W, H! y( Xggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_bin2d() +
  theme_bw()

# G+ l( N3 E, I# Bin大小控制与调色板
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
5 o' R8 z; ^7 m  geom_bin2d(bins = 70) +
  scale_fill_continuous(type = "viridis") +
7 r9 H' t' w& J7 j9 U  theme_bw()

) O0 X+ H5 |* A# E2 s1 A
* V' G) l: n! Q  S$ D

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)
4 ~; B! ~, _$ Flibrary(RColorBrewer)
. q1 |" w* m1 [" x, Y% ^, d
# Create data
7 L+ d4 o! M  x  l2 s7 X7 }x <- rnorm(mean=1.5, 5000)
! V2 c% E% r# n5 vy <- rnorm(mean=1.6, 5000)

# Make the plot
8 g6 ]5 [; y/ pbin<-hexbin(x, y, xbins=40)
$ Y9 G5 N: J) j& E& P; q, cmy_colors=colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))
plot(bin, main="" , colramp=my_colors , legend=F )
# R6 J" o) c; h