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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。一种解决方案是对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 中的黑白解决方案的示例：

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")

使用不透明度表示点密度的优点

然而，我最近在 PNAS 中看到了这篇文章，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：

图 1 来自 Flombaum 等人。 2013 年，美国国家科学院

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install.packages("fields")使用函数tim.colors().

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！

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3 回答 3

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一种选择是用于densCols()提取每个点的内核密度。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)

在此处输入图像描述

于 2013-06-13T20:40:42.677 回答
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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 包具有执行此操作的功能，并且 ggplot2 包中也有功能。

于 2013-06-13T18:48:02.707 回答
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你可以用smoothScatter这个。

colramp = colorRampPalette(c('white', 'blue', 'green', 'yellow', 'red'))
smoothScatter(x1, x2, colramp=colramp)
于 2013-06-13T18:17:53.193 回答