답변:
다음은 물건 그리기에만 기본 기능을 사용하는 것입니다.
library(MASS) # in case it is not already loaded
set.seed(101)
n <- 1000
X <- mvrnorm(n, mu=c(.5,2.5), Sigma=matrix(c(1,.6,.6,1), ncol=2))
## some pretty colors
library(RColorBrewer)
k <- 11
my.cols <- rev(brewer.pal(k, "RdYlBu"))
## compute 2D kernel density, see MASS book, pp. 130-131
z <- kde2d(X[,1], X[,2], n=50)
plot(X, xlab="X label", ylab="Y label", pch=19, cex=.4)
contour(z, drawlabels=FALSE, nlevels=k, col=my.cols, add=TRUE)
abline(h=mean(X[,2]), v=mean(X[,1]), lwd=2)
legend("topleft", paste("R=", round(cor(X)[1,2],2)), bty="n")
더 멋진 렌더링의 경우, 한 번 봐 가지고 할 수 있습니다 ggplot2 와 stat_density2d()
. 내가 좋아하는 또 다른 기능은 smoothScatter()
다음 과 같습니다 .
smoothScatter(X, nrpoints=.3*n, colramp=colorRampPalette(my.cols), pch=19, cex=.8)
아무도 이것에 대해 ggplot2를 제안하지 않았습니까 ??
library(MASS)
library(ggplot2)
n <- 1000
x <- mvrnorm(n, mu=c(.5,2.5), Sigma=matrix(c(1,.6,.6,1), ncol=2))
df = data.frame(x); colnames(df) = c("x","y")
commonTheme = list(labs(color="Density",fill="Density",
x="RNA-seq Expression",
y="Microarray Expression"),
theme_bw(),
theme(legend.position=c(0,1),
legend.justification=c(0,1)))
ggplot(data=df,aes(x,y)) +
geom_density2d(aes(colour=..level..)) +
scale_colour_gradient(low="green",high="red") +
geom_point() + commonTheme
다음을 생성합니다.
그러나 다음과 같은 다른 작업도 매우 쉽게 수행 할 수 있습니다.
ggplot(data=df,aes(x,y)) +
stat_density2d(aes(fill=..level..,alpha=..level..),geom='polygon',colour='black') +
scale_fill_continuous(low="green",high="red") +
geom_smooth(method=lm,linetype=2,colour="red",se=F) +
guides(alpha="none") +
geom_point() + commonTheme
다음을 생성합니다.