Scatterplot ze zbyt dużą liczbą punktów

Możesz również rzucić okiem na ggsubplot Pakiet. Pakiet ten implementuje funkcje, które zostaÅ‚y zaprezentowane przez Hadley Wickham w 2011 roku ( http://blog.revolutionanalytics.com/2011/10/ggplot2-for-big-data.html).

(poniżej zamieszczam warstwę "punktów" dla celów ilustracyjnych.)

library(ggplot2)
library(ggsubplot)

# Make up some data
set.seed(955)
dat <- data.frame(cond = rep(c("A", "B"), each=5000),
                  xvar = c(rep(1:20,250) + rnorm(5000,sd=5),rep(16:35,250) + rnorm(5000,sd=5)),
                  yvar = c(rep(1:20,250) + rnorm(5000,sd=5),rep(16:35,250) + rnorm(5000,sd=5)))


# Scatterplot with subplots (simple)
ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar)) +
  geom_point(shape=1) +
  geom_subplot2d(aes(xvar, yvar,
                     subplot = geom_bar(aes(rep("dummy", length(xvar)), ..count..))), bins = c(15,15), ref = NULL, width = rel(0.8), ply.aes = FALSE)

Jest to jednak cecha rocks, jeśli masz trzecią zmienną do kontrolowania.

# Scatterplot with subplots (including a third variable) 

ggplot(dat, aes(x=xvar, y=yvar)) +
  geom_point(shape=1, aes(color = factor(cond))) +
  geom_subplot2d(aes(xvar, yvar,
                     subplot = geom_bar(aes(cond, ..count.., fill = cond))),
                 bins = c(15,15), ref = NULL, width = rel(0.8), ply.aes = FALSE)  

Lub innym podejÅ›ciem byÅ‚oby użycie smoothScatter():

smoothScatter(dat[2:3])

Mieszanie Alfa jest łatwe do wykonania również z Grafiką bazową.

df <- data.frame(x = rnorm(5000),y=rnorm(5000))
with(df, plot(x, y, col="#00000033"))

Pierwsze sześć liczb po # to kolor w hex RGB, a dwie ostatnie to nieprzezroczystość, ponownie w hex, wiÄ™c 33 ~ 3/16 nieprzezroczystość.

Można również użyć linii konturu gÄ™stoÅ›ci (ggplot2):

df <- data.frame(x = rnorm(15000),y=rnorm(15000))
ggplot(df,aes(x=x,y=y)) + geom_point() + geom_density2d()

Lub połączyć kontury gęstości z mieszaniem alfa:

ggplot(df,aes(x=x,y=y)) + 
    geom_point(colour="blue", alpha=0.2) + 
    geom_density2d(colour="black")

Może okazać siÄ™ przydatny pakiet hexbin. Ze strony pomocy hexbinplot:

library(hexbin)
mixdata <- data.frame(x = c(rnorm(5000),rnorm(5000,4,1.5)),
                      y = c(rnorm(5000),rnorm(5000,2,3)),
                      a = gl(2, 5000))
hexbinplot(y ~ x | a, mixdata)

PrzeglÄ…d kilku dobrych opcji w ggplot2:

library(ggplot2)
x <- rnorm(n = 10000)
y <- rnorm(n = 10000, sd=2) + x
df <- data.frame(x, y)

Opcja a: przezroczyste punkty

o1 <- ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_point(alpha = 0.05)

Opcja B: dodaj kontury gęstości

o2 <- ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_point(alpha = 0.05) +
  geom_density_2d()

Opcja C: dodaj wypełnione kontury gęstości

o3 <- ggplot(df, aes(x, y)) +
  stat_density_2d(aes(fill = ..level..), geom = 'polygon') +
  scale_fill_viridis_c(name = "density") +
  geom_point(shape = '.')

Opcja D: gęstość heatmap

o4 <- ggplot(df, aes(x, y)) +
  stat_density_2d(aes(fill = ..density..), geom = 'raster', contour = FALSE) +       
  scale_fill_viridis_c() +
  coord_cartesian(expand = FALSE) +
  geom_point(shape = '.', col = 'white')

Opcja E: hexbins

o5 <- ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_hex() +
  scale_fill_viridis_c() +
  geom_point(shape = '.', col = 'white')

Opcja F: dywany

o6 <- ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_point(alpha = 0.1) +
  geom_rug(alpha = 0.01)

Połącz w jedną figurę:

cowplot::plot_grid(o1, o2, o3, o4, o5, o6,
                   ncol = 2, labels = 'AUTO', align = 'v', axis = 'lr')