কনট্যুর / হিট ওভারলে সহ স্ক্র্যাটারপ্ল্লট

Question

আমি দেখেছি এই চক্রান্ত একটি এর সম্পূরক মধ্যে সাম্প্রতিক কাগজ এবং আমি আর এটা একটা scatterplot ব্যবহার করে এটি পুনর্গঠন পাবে ভালোবাসতাম, কিন্তু overplotting হয় কনট্যুর লাইন যে "তাপ" লাল নীল রঙের সংশ্লিষ্ট হয় ঠিক করতে overplotting ঘনত্ব আমি এই কিভাবে করব?

Comments

এই স্ট্যাকওভারফ্লো প্রশ্নগুলি স্ক্রেটারপ্লট + পয়েন্ট সহ এই ধরণের প্লটের জন্য বেশ কয়েকটি ggplot2 বিকল্প দেখায় ।

— ran

Answer 1

কেবল স্টাফ আঁকার জন্য বেস ফাংশনগুলি ব্যবহার করে এখানে আমার নেওয়া হল:

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")

আরও অভিনব রেন্ডারিংয়ের জন্য, আপনি ggplot2 এবং এ একবার দেখতে চান stat_density2d()। আমি পছন্দ করি এমন অন্য ফাংশনটি হ'ল smoothScatter():

smoothScatter(X, nrpoints=.3*n, colramp=colorRampPalette(my.cols), pch=19, cex=.8)

Comments

যদি কেউ কনট্যুর প্লটকে নির্দিষ্ট কোয়ান্টাইলস / পারসেন্টাইল / ডেসাইলগুলি (বা আপনার কাছে কী) অন্তর্ভুক্ত করতে পারে তবে এটি নিয়ন্ত্রণ করতে পারে nice

— রোমান Luštrik

উদ্বেগজনক, আমি দীর্ঘদিন ধরে স্মিথের সন্ধান করছি, ভাল মানের প্লট

— ডাব্লুএইচ

Answer 2

কেউ এর জন্য ggplot2 পরামর্শ দেয়নি ??

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

যা নিম্নলিখিত উত্পাদন করে:

তবে অন্যান্য জিনিসগুলি খুব সহজেই করা যায় যেমন নীচের মত:

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

যা নিম্নলিখিত উত্পাদন করে: