R：太多点的散点图
我试图绘制N = 700K的两个variables。 问题是，有太多的重叠，所以剧情变成大多是黑色的坚实块。 有什么办法可以让灰度“云”的阴影是一个地区的点数的函数？ 换句话说，我不想显示个别点，而是希望情节成为一个“云”，一个地区的点数越多，那个地区越黑。
解决这个问题的一个方法是使用alpha混合，这使得每个点都稍微透明。 所以地区显得更黑暗，有更多的点绘制在他们身上。
这在ggplot2很容易ggplot2 ：
df <- data.frame(x = rnorm(5000),y=rnorm(5000)) ggplot(df,aes(x=x,y=y)) + geom_point(alpha = 0.3)
处理这个问题的另一种方便的方法是（也许更适合你的点数）是六边形分箱：
ggplot(df,aes(x=x,y=y)) + stat_binhex()
还有一个常规的老矩形装箱（图像略），更像你的传统热图：
ggplot(df,aes(x=x,y=y)) + geom_bin2d()
你也可以看看ggsubplot包。 这个包实现了Hadley Wickham在2011年提出的function（ http://blog.revolutionanalytics.com/2011/10/ggplot2-for-big-data.html ）。
（在下面，我将包括“点”层用于说明目的。）
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)
但是，如果你有第三个variables来控制，那么这个特性就是岩石。
# 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)
或者另一种方法是使用smoothScatter() ：
smoothScatter(dat[2:3])
Alpha混合也很容易与基本graphics做。
df <- data.frame(x = rnorm(5000),y=rnorm(5000)) with(df, plot(x, y, col="#00000033"))
您也可以使用密度等高线（ ggplot2 ）：
df <- data.frame(x = rnorm(15000),y=rnorm(15000)) ggplot(df,aes(x=x,y=y)) + geom_point() + geom_density2d()
或者将密度轮廓与alpha混合相结合：
ggplot(df,aes(x=x,y=y)) + geom_point(colour="blue", alpha=0.2) + geom_density2d(colour="black")
你可能会发现有用的hexbin软件包。 从hexbinplot的帮助页面：
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)
ggplot2中几个很好的选项的ggplot2 ：
library(ggplot2) x <- rnorm(n = 10000) y <- rnorm(n = 10000, sd=2) + x df <- data.frame(x, y)
选项A：透明点
o1 <- ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point(alpha = 0.05)
选项B：添encryption度等高线
o2 <- ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point(alpha = 0.05) + geom_density_2d()
选项C：添加填充密度等高线
o3 <- ggplot(df, aes(x, y)) + stat_density_2d(aes(fill = ..level..), geom = 'polygon') + scale_fill_viridis_c(name = "density") + geom_point(shape = '.')
选项D：密度热图
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')
选项E：hexbins
o5 <- ggplot(df, aes(x, y)) + geom_hex() + scale_fill_viridis_c() + geom_point(shape = '.', col = 'white')
选项F：地毯
o6 <- ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point(alpha = 0.1) + geom_rug(alpha = 0.01)
结合一个数字：
cowplot::plot_grid(o1, o2, o3, o4, o5, o6, ncol = 2, labels = 'AUTO', align = 'v', axis = 'lr')
