r - 如何在 R 中绘制“放大”效果

Question

如上图，可以想象上面是参数空间图，例如正态分布的均值和方差，下面是对应的密度图。这样做有什么提示吗？谢谢~

更新：作为增强功能，我可以为此构建一个交互式版本吗？比如说，每当我将鼠标悬停在一个点上时，R 都会在下面显示相应的图。

Answer 1

这是一个交互式版本，您可以单击一个点，然后出现相应的密度图。主要用于?identify和@Tyler 建议的那样?zoomInPlot。

关于它如何工作的更多细节：一开始rxlim就rylim定义了围绕所选点的矩形的大小，因此可能需要更改 factor /20。多次点击的可能性很重要：identify()仅在“最近”图中检测点击，即

par(mfrow = c(1,2))
plot(1:10) # 1
plot(1:10) # 2
identifyPch(1:10)

仅在情节 #2 中检测点击（此处identifyPch()来自?identify）。对于这个问题par(mfg=c(1, 1))被使用：

制造

一个 c(i, j) 形式的数值向量，其中 i 和 j 指示接下来要绘制图形数组中的哪个图形（如果设置）或正在绘制（如果查询）。数组必须已经由 mfcol 或 mfrow 设置。

zoom <- function (x, y, xlim, ylim, xd, yd) 
{
  rxlim <- x + c(-1, 1) * (diff(range(xd))/20)
  rylim <- y + c(-1, 1) * (diff(range(yd))/20)
  par(mfrow = c(1, 2))
  plot(xd, yd, xlab = "mean", ylab = "sd")
  xext <- yext <- rxext <- ryext <- 0
  if (par("xaxs") == "r") {
    xext <- diff(xlim) * 0.04
    rxext <- diff(rxlim) * 0.04
  }
  if (par("yaxs") == "r") {
    yext <- diff(ylim) * 0.04
    ryext <- diff(rylim) * 0.04
  }
  rect(rxlim[1] - rxext, rylim[1] - ryext, rxlim[2] + rxext, 
       rylim[2] + ryext)
  xylim <- par("usr")
  xypin <- par("pin")
  rxi0 <- xypin[1] * (xylim[2] - (rxlim[1] - rxext))/diff(xylim[1:2])
  rxi1 <- xypin[1] * (xylim[2] - (rxlim[2] + rxext))/diff(xylim[1:2])
  y01i <- xypin[2] * (xylim[4] - (rylim[2] + ryext))/diff(xylim[3:4])
  y02i <- xypin[2] * ((rylim[1] - ryext) - xylim[3])/diff(xylim[3:4])
  mu <- x
  curve(dnorm(x, mean = mu, sd = y), from = -4 * y + mu, to = 4 * y + mu, 
        xlab = paste("mean:", round(mu, 2), ", sd: ", round(y, 2)), ylab = "")
  xypin <- par("pin")
  par(xpd = NA)
  xylim <- par("usr")
  xymai <- par("mai")
  x0 <- xylim[1] - diff(xylim[1:2]) * (xymai[2] + xymai[4] + 
                                         rxi0)/xypin[1]
  x1 <- xylim[1] - diff(xylim[1:2]) * (xymai[2] + xymai[4] + 
                                         rxi1)/xypin[1]
  y01 <- xylim[4] - diff(xylim[3:4]) * y01i/xypin[2]
  y02 <- xylim[3] + diff(xylim[3:4]) * y02i/xypin[2]
  par(xpd = TRUE)
  xend <- xylim[1] - diff(xylim[1:2]) * xymai[2]/(2 * xypin[1])
  xprop0 <- (xylim[1] - xend)/(xylim[1] - x0)
  xprop1 <- (xylim[2] - xend)/(xylim[2] - x1)
  par(xpd = NA)
  segments(c(x0, x0, x1, x1), 
           c(y01, y02, y01, y02), 
           c(xend, xend, xend, xend), 
           c(xylim[4] - (xylim[4] - y01) * xprop0, 
             xylim[3] + (y02 - xylim[3]) * xprop0, 
             xylim[4] - (xylim[4] - y01) * xprop1, 
             xylim[3] + (y02 - xylim[3]) * xprop1))
  par(mfg = c(1, 1))
  plot(xd, yd, xlab = "mean", ylab = "sd")
}

ident <- function(x, y, ...)
{
  ans <- identify(x, y, n = 1, plot = FALSE, ...)
  if(length(ans)) {
    zoom(x[ans], y[ans], range(x), range(y), x, y)
    points(x[ans], y[ans], pch = 19)
    ident(x, y)
  }
}

x <- rnorm(10)
y <- rnorm(10, mean = 5)
par(mfrow = c(1, 2))
plot(x, y, xlab = "mean", ylab = "sd")
ident(x, y)

Answer 2

iplots 包与此非常接近，尽管从技术上讲没有“缩放”。iplots 具有使用 Java GUI 实现的交互式链接图。您可以在一个图上选择点，相同的点在其他图中突出显示。 包的网站在这里。

library(iplots)
data(Cars93)
iplot(Cars93$Horsepower, Cars93$MPG.city)
ihist(Cars93$Horsepower)

在这里，我在左侧散点图中选择了一些点，将它们变为红色，并且它们也在右侧直方图中突出显示（直方图最接近密度图）。