R：如何可视化大而集中的散点图答案

【问题标题】：R: How to visualize large and clumped scatter plotR：如何可视化大而集中的散点图
【发布时间】：2014-12-11 18:37:20
【问题描述】：

 status = sample(c(0, 1), 500, replace = TRUE)
 value = rnorm(500)

 plot(value)
 smoothScatter(value)

我正在尝试绘制价值散点图，但如果我只是绘制它，数据就会全部聚集在一起，而且不是很像样。我试过smoothScatter()，它使情节看起来更好一些，但我想知道是否有办法根据相应的状态对值进行颜色编码？

我想看看地位和价值之间是否存在关系。还有什么方法可以很好地呈现数据？我尝试了箱线图，但我想知道如何使 smoothScatter() 绘图更好，或者是否有其他方法可以将其可视化。

【问题讨论】：

标签： r graphics

【解决方案1】：

我假设您打算在示例中写plot(status, value)？无论如何，使用这些数据不会有太大的差异，但您应该通过以下示例了解可能需要查看的内容...

你看过jitter吗？

一些基础知识：

plot(jitter(status), value)

或者plot(jitter(status, 0.5), value)

拥有ggplot2 套餐的鸽友你可以这样做：

library(ggplot2)
df <- data.frame(value, status)
ggplot(data=df, aes(jitter(status, 0.10), value)) + 
  geom_point(alpha = 0.5)

或者这个……

ggplot(data=df, aes(factor(status), value)) +
  geom_violin()

或者……

ggplot(data=df, aes(x=status, y=value)) +
  geom_density2d() + 
  scale_x_continuous(limits=c(-1,2))

或者...

ggplot(data=df, aes(x=status, y=value)) +
  geom_density2d() +
  stat_density2d(geom="tile", aes(fill = ..density..), contour=FALSE) +
  scale_x_continuous(limits=c(-1,2))

甚至这个..

ggplot(data=df, aes(fill=factor(status), value)) +
  geom_density(alpha=0.2)

【讨论】：