Wykres rozrzutu z nakładką konturową / cieplną

23

Widziałem ten wykres w suplemencie do ostatniego artykułu i chciałbym móc go odtworzyć za pomocą R. Jest to wykres rozrzutu, ale aby naprawić nadpisywanie, istnieją linie konturu, które są „ciepłe” od niebieskiego do czerwonego odpowiadające gęstość wykreślania. Jak mam to zrobić?

wprowadź opis zdjęcia tutaj

r data-visualization scatterplot

— Stephen Turner
źródło

5

To pytanie StackOverflow pokazuje kilka opcji ggplot2 dla tego rodzaju wykresu, w tym wykres rozrzutu + punkty.

— joran

30

Oto moje zdanie, używając podstawowych funkcji tylko do rysowania:

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")

wprowadź opis zdjęcia tutaj

Aby uzyskać bardziej fantazyjne renderowanie, możesz rzucić okiem na ggplot2 i stat_density2d(). Inną funkcją, którą lubię, jest smoothScatter():

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

wprowadź opis zdjęcia tutaj

— chl
źródło

2

Byłoby miło, gdyby można było kontrolować wykres konturowy tak, aby zawierał określone kwantyle / percentyle / decyle (lub to, co masz).

— Roman Luštrik

Okropnie, szukałem czegoś takiego od dłuższego czasu, dobrej jakości fabuła

— WAF

26

Nikt nie zaproponował do tego ggplot2?

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

Co powoduje:

Jednak dość łatwo można zrobić także inne rzeczy, takie jak:

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

Co powoduje:

— ADP
źródło