R语言绘制二维密度图

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R语言绘制二维密度图二维密度图显示了两个数值变量之间的关系，一个在x轴上表示，另一个在Y轴上表示，与散点图类似，然后计算二维空间中特定区域内的观测数，并用颜色梯度表示。二维密度图有几种类型，以下主要展示二维直方图和Hexbin图的绘图代码。
8 m5 A, L2 C  N" C
R语言|绘制二维直方图
对于2d直方图，plot区域被划分为多个正方形，调用geombin2d（）函数，它提供了一个bins参数，用于控制要显示的bins数量。
$ I' w/ M/ u7 E; n: M. `5 h. B
1.先绘制基础的散点图；
* P% _. t& L5 P+ o7 L##二维直方图
# Library
library(tidyverse)
$ m% b! t, R% l) h: ?& h* Wlibrary(ggplot2)
9 s/ K: E) M, ~  [" a: S% V& g
# 读取数据
. B+ \* z& U& A' Aa <- data.frame( x=rnorm(20000, 10, 1.9), y=rnorm(20000, 10, 1.2) )
b <- data.frame( x=rnorm(20000, 14.5, 1.9), y=rnorm(20000, 14.5, 1.9) )
c <- data.frame( x=rnorm(20000, 9.5, 1.9), y=rnorm(20000, 15.5, 1.9) )
data <- rbind(a,b,c)
0 G1 r$ y% |  o$ \
#绘制基础的散点图
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
( o6 y2 q% G$ p  geom_point()
2 v6 d$ I3 ]3 B7 l. o# n0 [

7 x9 \# b7 }3 Z
: [0 G7 n; y2 u+ T1 [2.绘制二维直方图。
- h9 t8 ~) R1 o- f  l0 t" ]5 U0 _####二维直方图可使用geom_bin2d()函数绘制
+ R( W* @- }) i; H. i; l4 P# f5 U#二维直方图默认选项
ggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
5 }( `. y6 ?& t. Y  geom_bin2d() +
9 I2 J' i' T# V5 P  theme_bw()

# Bin大小控制与调色板
, K& `/ r# U$ X2 B8 z1 \6 W; q5 Aggplot(data, aes(x=x, y=y) ) +
  geom_bin2d(bins = 70) +
  scale_fill_continuous(type = "viridis") +
  theme_bw()

$ e: d0 ?/ B7 }- c2 p

R语言|绘制Hexbin图

当显示大型数据集时，散点图很难解释，因为点不可避免地会被覆盖，并且可能不被单独识别出来。hexbin图中将地块划分为多个六边形，图中阴影部分代替了条形图的高度。图形是通过R的hexbin包绘制的。

7 G6 v% a# G# Q( J+ h# Packages
library(hexbin)
8 ~" W! r. J8 m4 Blibrary(RColorBrewer)
# l4 C! C! L. b; l: h: s; g
" D" L$ @% K* r; v3 u7 |! p6 Q# Create data
1 Z8 Q" I+ k1 p) o% K2 f$ f- W4 ]x <- rnorm(mean=1.5, 5000)
y <- rnorm(mean=1.6, 5000)
; r8 r5 D- ]1 O& d
7 h# t, }8 U" |  }; N! E# Make the plot
8 i4 F1 F- f  A, p) S8 M. R/ @bin<-hexbin(x, y, xbins=40)
my_colors=colorRampPalette(rev(brewer.pal(11,'Spectral')))
plot(bin, main="" , colramp=my_colors , legend=F )


& Z, N: |) D" u8 `/ y% a