나는 일반적으로 R과 통계에 매우 익숙하지만 기본 용량을 넘어서는 것으로 생각되는 산점도를 만들어야합니다.
나는 두 개의 관측치 벡터를 가지고 있으며 그것들과 함께 산점도를 만들고 싶어하며 각 쌍은 세 가지 범주 중 하나에 속합니다. 각 범주를 색상 또는 기호로 구분하는 산점도를 만들고 싶습니다. 나는 이것이 3 개의 다른 산점도를 생성하는 것보다 낫다고 생각합니다.
각 범주마다 한 지점에 큰 클러스터가 있지만 클러스터가 한 그룹에서 다른 두 그룹보다 더 크다는 사실에 또 다른 문제가 있습니다.
누구든지 이것을하는 좋은 방법을 알고 있습니까? 패키지를 설치하고 사용하는 방법을 배워야합니까? 누구 비슷한 일을 했습니까?
감사
답변:
큰 클러스터 : 중복 인쇄가 문제가되는 경우 낮은 알파를 사용하여 단일 점이 어두워 지지만 과도한 인쇄는 더 강렬한 색상을 만듭니다. 또는 2d 히스토그램 또는 밀도 추정으로 전환합니다.
require ("ggplot2")ggplot (iris, aes (x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, colour = Species)) + stat_density2d ()
당신은 아마 이것을 패싯하고 싶을 것입니다 ...
ggplot (iris, aes (x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, fill = Species)) + stat_binhex (bins=5, aes (alpha = ..count..)) + facet_grid (. ~ Species)
패싯없이이 플롯을 처리 할 수 있지만 종의 프라 이닝 순서는 최종 그림에 영향을줍니다.
손을 약간 더럽 히고 (= 설명 및 코드 링크) 육각형의 혼합 색상을 계산 하려는 경우이를 피할 수 있습니다 .
또 다른 유용한 것은 고밀도 영역에 (헥스) 빈을 사용하고 다른 부분에 대한 단일 점을 플롯하는 것입니다.
ggplot (df, aes (x = date, y = t5)) +
stat_binhex (data = df [df$t5 <= 0.5,], bins = nrow (df) / 250) +
geom_point (data = df [df$t5 > 0.5,], aes (col = type), shape = 3) +
scale_fill_gradient (low = "#AAAAFF", high = "#000080") +
scale_colour_manual ("response type",
values = c (normal = "black", timeout = "red")) +
ylab ("t / s")
플로팅 패키지의 완성을 위해 다음도 언급하겠습니다 lattice.
require ("lattice")xyplot(Sepal.Width ~ Sepal.Length | Species, iris, pch= 20)
xyplot(Sepal.Width ~ Sepal.Length, iris, groups = iris$Species, pch= 20)
xyplot(Sepal.Width ~ Sepal.Length | Species, iris, groups = iris$Species, pch= 20)
이것은 '아이리스'데이터 세트의 고전적인 문제 중 하나입니다. 이것은 R 코드를 사용하여 해당 데이터 세트를 기반으로 한 전체 플로팅 프로젝트 세트에 대한 링크 이며 문제에 적응할 수 있습니다.
다음은 애드온 패키지가 아닌 기본 R과 함께 사용하는 방법입니다.
plot(iris$Petal.Length, iris$Petal.Width, pch=21,
bg=c("red","green3","blue")[unclass(iris$Species)],
main="Edgar Anderson's Iris Data")이 그림을 생성합니다 :
거기에서 음모에 따라 알파 / 투명도 수준을 엉망으로 만들 수 있습니다.
기본 R을 고수해야하는 많은 이유가 있지만 다른 패키지는 플로팅을 단순화합니다. 구별 기능으로 데이터를 분리하는 것은 ggplot2 및 격자 패키지 의 장점 중 하나입니다 . ggplot2는 특히 시각적으로 매력적인 플롯을 만듭니다. 두 패키지 모두 @cbeleites 의 답변 에 설명되어 있습니다.
또는 ggplot2로 :
ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, colour = Species)) + geom_point()
ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) + geom_point() + facet_grid(~Species)어느 생산
