在散点图中分配不同的透明度和点大小

Question

以下代码使用 plot() 函数运行高度与体重的 2D 散点图，其中根据 Class 值是否为 1、2 将点分类为“Good”、“Fair”、“Poor”或 3，分别。 “好”的点是亮绿色，“一般”，橄榄绿色和差，红色。所有点的大小相同（pch=19）。是否可以为每个数据点设置不同的大小和透明度，具体取决于“组”列中每个点的分配情况：不透明和小尺寸点、半透明和中型点或 100% 透明和大尺寸点. 感谢您的想法！

  df
  #           Group        Class      Height      Weight
  #  1       Opaque small     1 0.831777874 0.859223152
  #  2 Semi-transprnt med     2 0.751019511 0.807521752
  #  3 Semi-transprnt med     1 0.751019511 0.807521752
  #  4    Transprnt large     3 0.527390539 0.599957241
  #  5    Transprnt large     3 0.527390539 0.599957241

    color <- c(rgb(0, 1, 0, 1), rgb(0.5, 0.5, 0), rgb(1, 0, 0))
    plot(x=c(0.0, 0.5, 0.5, 0.0, 0.0), y=c(0.0, 0.0, 0.5, 0.5, 0.0), 
    type='l', col='gray', lwd=2,xlab='Height', ylab='Weight', 
    xlim=c(1,0), ylim=c(1, 0))
    par(new=T)
    plot(x=c(0.0, 0.5, 0.5, 0.0, 0.0), y=c(0.5, 0.5, 1, 1, 0.5), 
    type='l', col='gray', lwd=2, xlab='', ylab='', 
    xlim=c(1, 0.0), ylim=c(1, 0.0), axes=F)
    par(new=T)
    plot(x=c(0.5, 1, 1, 0.5, 0.5), y=c(0.0, 0.0, 0.5, 0.5, 0.0), 
    type='l', col='gray', lwd=2,
    xlab='', ylab='', xlim=c(1, 0.0), ylim=c(1, 0.0), axes=F)
    par(new=T)
    plot(x=c(0.5, 1, 1, 0.5, 0.5), y=c(0.5, 0.5, 1, 1, 0.5), type='l', 
    col='gray', lwd=2, xlab='', ylab='', 
    xlim=c(1, 0.0), ylim=c(1, 0.0), axes=F)
    par(new=T)
    for (i in 1:3) {
    plot(Height[Class==i], Weight[Class==i], xlim=c(0, 1), ylim=c(0, 1), 
    col=color[i], pch=19, xlab='', ylab='', axes=F)
    par(new=T)
    }
    legend(0.8, 0.586,legend=c('Good', 'Fair', 'Poor'), pch=19, 
    col=color, title='Class')

Answer 1

这是一种使用this answer 中描述的方法（如@mischva11 所建议）来增加透明度的方法。首先，添加包含所需绘图属性的列：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(scales)
df = df %>%
  separate(Group, into = c("Transparency", "Size"), sep = " ") %>%
  mutate(Color = case_when(Class == 1 ~ "Chartreuse",
                           Class == 2 ~ "Olive Drab",
                           Class == 3 ~ "Red"),
         Alpha = case_when(Transparency == "Opaque" ~ 0.9,
                           Transparency == "Semi-transprnt" ~ 0.9,
                           Transparency == "Transprnt" ~ 0.3),
         Size = case_when(Size == "small" ~ 0.8,
                          Size == "med" ~ 1,
                          Size == "large" ~ 1.2))

将原代码中的for循环替换为：

plot(df$Height, df$Weight, xlim = c(0, 1), ylim = c(0, 1),
     col = df$Color, pch = 21, xlab = "", ylab = "", axes = F,
     cex = df$Size, bg = alpha(df$Color, df$Alpha))

编辑：使用pch = 21 可以让我们分别控制点的填充和边框（col 为边框，bg 为填充）。此示例将透明度应用于填充而不是边框​​。

在我的机器上，半透明点实际上看起来根本不是很透明，所以这可能无法完全满足您的要求。您可以使用 alpha 值，也可以尝试使用ggplot。方法如下：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
df = df %>%
  separate(Group, into = c("Transparency", "Size"), sep = " ") %>%
  mutate(Color = case_when(Class == 1 ~ rgb(0, 1, 0),
                           Class == 2 ~ rgb(0.5, 0.5, 0),
                           Class == 3 ~ rgb(1, 0, 0)),
         Alpha = case_when(Transparency == "Opaque" ~ 1,
                           Transparency == "Semi-transprnt" ~ 0.4,
                           Transparency == "Transprnt" ~ 0.2),
         Size = case_when(Size == "small" ~ 1,
                          Size == "med" ~ 2,
                          Size == "large" ~ 4))
ggplot(df, aes(x = Height, y = Weight, col = Color, alpha = Alpha, size = Size)) +
  geom_point() +
  scale_color_identity() +
  scale_alpha_identity()

这可能会好一点，尽管对我来说，作为一个天真的观众，很难区分普通点（具有预期颜色）和重叠点（具有其他颜色总和的颜色）。但使用完整数据集可能更容易看到这一点。同样，您可以尝试使用特定的大小和 alpha 值，看看有什么效果。