问题标签 [density-plot]

我正在尝试通过颜色/透明度ggplot来创建伪boxplot，但有点挣扎。这个想法是，对于 x 轴上的任何点，特定 y 值出现的次数越多， (x,y) 点应该越暗。更复杂的是，我没有每个 (x,y) 的计数，而是我有一个计数，(x , ymin:ymax)这意味着该计数适用于 (x,ymin) 和 (x,ymax) 之间的所有点

搜索似乎有点棘手，我无法挖掘出我可以使用的任何东西。我自己能得到的最接近的结果如下，但是对于更大的数据集，这需要很长时间。

有什么建议么？我更喜欢一个ggplot解决方案。谢谢

13 年 11 月 23 日更新，在特洛伊的帮助下，我到达了这里。现在唯一的问题是图例介于每个矩形的 t 值之间，而它的范围应该是 x,y 处的累积 t。

嗨，我有一些用于系统随机模拟的集合。我想以类似于此处显示的方式将这些数据表示为栅栏图中的直方图：

Gnuplot 中的 3D 参数图

http://lee-phillips.org/qdf/

http://gnuplot-tricks.blogspot.mx/2009/08/return-of-wall-chart-entirely-in.html

但是，我不确定如何使用直方图进行操作（原则上，在 GNUPLOT 中制作直方图对我来说非常令人困惑，我已经使用 gnuplot 检查了直方图？和其他一些帖子）。我知道如何在 R 中制作直方图，并且我已经成功尝试过这样的事情：http: //rgraphgallery.blogspot.mx/2013/04/rg10-plotting-multiple-suprimposed.html http://learnr.wordpress.com /2009/06/28/ggplot2-version-of-figures-in-lattice-multivariate-data-visualization-with-r-part-1/

我的数据如下所示：

我有大约 1000 个不同的随机模拟，我想将 Aa 列在不同时间的密度图绘制在一起，例如时间零、100 和 1000。让它看起来像我在这里包含的第一个帖子。我希望这篇文章足够清楚。请让我知道您需要任何进一步的信息。

我正在使用kde2d和persp绘制两个变量 x 和 y 的联合密度。

我该如何执行以下操作：

1) 根据 x 和 y 的值，我想给图上色。即对于值 x>.5 和 y>.5，颜色应该是蓝色，对于 x<=.5 和 y<=.5，颜色应该是红色。目前整个图表都是蓝色的（见下面的代码）。

2）如何给表面以下的区域着色（即概率质量）？我也想分别用蓝色和红色给它上色。

帮助表示赞赏。

使用加权数据时，如何对密度图进行分组并使每组的密度总和为 1？

的ggplot2帮助geom_density()建议使用加权数据的技巧：除以权重之和。但是当分组时，这意味着组的组合密度总计为一个。我希望每组的密度总计为一个。

我发现了两种笨拙的方法来做到这一点。第一个是将每个组视为一个单独的数据集：

明显的缺点是因子水平和美学的手动处理。我还尝试使用data.table包的窗口功能为每个操作组的总票数创建一个新列，然后除以：

有没有更简洁的方法来做到这一点？由于我的表的大小，为了使用频率，我宁愿不通过它们的权重来复制行。

我用 ggplot 从具有 3 个变量的数据框中创建了一个密度图。一条密度线是虚线，但图例显示了这条线的实线。

数据如下所示：

该图的代码是：

最后是剧情：

如何让图例显示第三条密度线（变量 R3）的虚线？

先感谢您！

我想在一个垂直的图中绘制数据集 1 和数据集 2。可惜数据很大，所以只是点的涂抹，看不到密度。我尝试了 hist3 和其他建议，但它覆盖了我的数据集并且分箱看起来很糟糕。

还有另一种绘制散点密度图的方法吗？真的没有Matlab函数吗？如果没有，我可以使用哪个程序来轻松生成这样的图？

这两个示例之间的混合：

_{（来源：bcgsc.ca）}

我想得到一个结合了观察密度和 cdf 的图。

通常的问题是两者的比例相差甚远。如何解决这个问题，即使用两个比例，或者，重新调整其中一个数据系列（最好在 ggplot 中，因为我想将数据的计算和显示分开）。

这是到目前为止的代码：

>dput(tmp) 产量

structure(list(drivenkm = c(8, 11, 21, 4, 594, 179, 19, 7, 10, 36)), .Names = "drivenkm", class = c("data.table", "data.frame" ), row.names = c(NA, -10L), .internal.selfref = <pointer: 0x223cb78>)

然后我做

p = ggplot(data = tmp, aes(x = drivenkm)) + geom_histogram(aes(y = ..density..), alpha = 0.2, binwidth = 3) + stat_ecdf(aes(x = drivenkm)); print(p)

我得到的是以下内容：

显然，天秤已经很远了。如何解决这个问题，以便可以以合理的方式解释直方图和 cdf？

谢谢！

我正在尝试为x,y点列表生成密度图，每个点都与给定的密度值相关联。看这张图片，看看我在追求什么。

我尝试在此答案中应用Joe Kington编写的代码，但它返回错误。numpy.linalg.linalg.LinAlgError: singular matrix

这是MWE我的一段代码（与 Joe 的代码基本相同，只是更改了数据数组）：

（对不起，混乱的x,y,z数组，但这就是我的原始代码从代码的另一部分获取它们的方式）

鉴于我的数据格式，有没有办法绕过该错误？这个答案表明 usingnumpy.linalg.lstsq可以作为一种解决方法，但我无法使其工作。

I'm trying to wrap my head around density -- what kind of units is it generating?

Some real data is contained below. Suppose log_sample$TS is in seconds. We can plot the density by event:

My intuition on the density (events / second estimate) gets rather changed when you adjust the timestamps to make them hours:

I figured the density should have gone up! events / hour -- but the Y axis got smaller.

What is the Density that comes out of density() from R (which is what's under the covers of geom_density)

Sample Data

我正在尝试将 6 个图表放入一帧中。我很难设置适当的宽度、高度和分辨率。谁能向我解释这些设置背后的逻辑？我需要一个好的分辨率。