R散点图：符号颜色代表重叠点的数量答案

【问题标题】：R Scatter Plot: symbol color represents number of overlapping pointsR散点图：符号颜色代表重叠点的数量
【发布时间】：2013-06-10 05:51:16
【问题描述】：

当许多点重叠时，散点图可能很难解释，因为这种重叠会掩盖特定区域中的数据密度。一种解决方案是为绘制点使用半透明颜色，以便不透明区域表示在这些坐标中存在许多观察值。

以下是我在 R 中的黑白解决方案示例：

MyGray <- rgb(t(col2rgb("black")), alpha=50, maxColorValue=255)
x1 <- rnorm(n=1E3, sd=2)
x2 <- x1*1.2 + rnorm(n=1E3, sd=2)
dev.new(width=3.5, height=5)
par(mfrow=c(2,1), mar=c(2.5,2.5,0.5,0.5), ps=10, cex=1.15)
plot(x1, x2, ylab="", xlab="", pch=20, col=MyGray)
plot(x1, x2, ylab="", xlab="", pch=20, col="black")

但是，我最近遇到了this article in PNAS，它采用了类似的方法，但使用热图着色而不是不透明度作为重叠点数的指标。这篇文章是开放存取的，因此任何人都可以下载 .pdf 并查看图 1，其中包含我要创建的图表的相关示例。本文的方法部分表明分析是在Matlab中完成的。

为方便起见，这里是上述文章中图 1 的一小部分：

如何在 R 中创建使用颜色而不是不透明度作为点密度指标的散点图？

对于初学者，R 用户可以使用函数 tim.colors() 访问 install.packages("fields") 库中的这个 Matlab 颜色方案。

有没有一种简单的方法可以制作类似于上述文章的图 1 的图形，但在 R 中？谢谢！

【问题讨论】：

标签： r matlab plot opacity heatmap

【解决方案1】：

一种选择是使用densCols() 在每个点提取内核密度。将这些密度映射到所需的色带，并按增加局部密度的顺序绘制点，您可以获得与链接文章中的图非常相似的图。

## Data in a data.frame
x1 <- rnorm(n=1E3, sd=2)
x2 <- x1*1.2 + rnorm(n=1E3, sd=2)
df <- data.frame(x1,x2)

## Use densCols() output to get density at each point
x <- densCols(x1,x2, colramp=colorRampPalette(c("black", "white")))
df$dens <- col2rgb(x)[1,] + 1L

## Map densities to colors
cols <-  colorRampPalette(c("#000099", "#00FEFF", "#45FE4F", 
                            "#FCFF00", "#FF9400", "#FF3100"))(256)
df$col <- cols[df$dens]

## Plot it, reordering rows so that densest points are plotted on top
plot(x2~x1, data=df[order(df$dens),], pch=20, col=col, cex=2)

【讨论】：

这看起来正是我所希望的答案...谢谢！
@JoshOBrien：这太棒了！两个问题：1）您如何在答案中添加图像？ 2) 如何在此处添加图例？
@Shambho -- (1) 您可能需要至少 100 个声望，之后您将在标记组合框上看到一个图像图标。 (2) AFAIK 没有预先打包的方式。我会使用layout(matrix(1:2,ncol=2),width=c(75,25)) 之类的东西将绘图设备分成两个绘图区域，将上面的图放置在第一个区域中，将颜色条放在第二个区域中。对于彩条，我可能会先从给定here 的color.bar() 函数开始，然后先从中删除对dev.new() 的调用。
@Shambho -- 为了让它恰到好处，您可能想与par(mar=) 等人一起玩一下。 (3) 很高兴你也喜欢这个答案。在我在这里给出的 900 多个答案中，这绝对是我个人最喜欢的 5-10 个！
鼓舞人心！再次感谢！

【解决方案2】：

您可以通过进行六边形分箱获得类似的效果，将区域划分为六边形，根据六边形中的点数为每个六边形着色。 hexbin 包有执行此操作的函数，ggplot2 包中也有函数。

【讨论】：

ggplot2 中的什么函数可以做到这一点？
@rbatt，看看stat_binhex。

【解决方案3】：

您可以为此使用smoothScatter。

colramp = colorRampPalette(c('white', 'blue', 'green', 'yellow', 'red'))
smoothScatter(x1, x2, colramp=colramp)

【讨论】：

感谢您的回复——这大约是正确的想法，但我想避免点的平滑。我尝试使用带宽等，但似乎此功能无法保持单个点。
不错的发现！不知道这个或我刚才在回答中使用的相关 densCols() 函数。