如何在格子布局中制作热图样式的双变量直方图？

Question

请看以下示例数据：

x <- rnorm(10000)
y <- rnorm(10000) * x
z <- rnorm(10000) * y
df <- data.frame(x,y,z)

我们可以按照以下方法生成散点图矩阵：

splom(df)

但由于重叠点较多，很难评估密度。

是否有一种简单的方法可以将每个绘图替换为双变量直方图热图，类似于 squash 生成的热图？

library(squash)
hist2(df$x, df$y)

- saffsd

Answer 1

panel.hexbinplot适用于大型数据集，非常方便。

library(hexbin)
splom(df, panel=panel.hexbinplot)

你可以像这样自定义面板功能：

library(hexbin)
splom(df,
      panel = function(x, y, ...){
        panel.hexbinplot(x, y, style = "nested.lattice", 
                      type = c("g", "smooth"),col='blue', ...)
      },
      pscale=0, varname.cex=0.7)

您可以操作 style 参数。

- agstudy

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这看起来非常有前途，但我遇到了以下错误： Error in grid.Call.graphics(L_downviewport, name$name, strict) : Viewport 'plot_01.panel.1.1.off.vp' 未找到 - saffsd

@saffsd 这很奇怪。请尝试在新的 R 会话中运行它。 - agstudy

错误在新的会话中仍然存在。参考信息：R版本2.15.1（2012年6月22日）--“烤棉花糖”，平台：x86_64-pc-linux-gnu（64位）。 - saffsd

@saffsd 我现在无法在 Linux 版本上测试它。但在 Windows 上它可以工作。 - agstudy

问题出在 type=XXX 参数上，去掉它可以生成一个可用的图表。 - saffsd

类型“g”表示添加烤架，平滑则表示获取蓝线...但所有这些都是可选的，与您的问题无关。 - agstudy

Answer 2

这里还有另一种选项，更符合您最初的要求。

# run the code you've provided
library(lattice)
x <- rnorm(10000)
y <- rnorm(10000) * x
z <- rnorm(10000) * y
df <- data.frame(x,y,z)

# look at each of these options one-by-one..  go slowly!

# here's your original
splom(df)


# here each point has been set to very transparent
splom(df , col="#00000005" )

# here each point has been set to moderately transparent
splom(df , col="#00000025" )

# here each point has been set to less transparent
splom(df , col="#00000050" )

- Anthony Damico

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将点的大小缩小也是一个好主意，例如splom(df, col="#00000040", pch='.')。 - Andy W

Answer 3

这不是你要求的方法，但可以帮助你解决所描述的根本问题 :)

# run the code you've provided
library(lattice)
x <- rnorm(10000)
y <- rnorm(10000) * x
z <- rnorm(10000) * y
df <- data.frame(x,y,z)

# figure out what ten percent of the total records are
ten.percent <- nrow( df ) / 10

# create a new data frame `df2` containing
# a randomly-sampled ten percent of the original data frame
df2 <- df[ sample( nrow( df ) , ten.percent  ) , ]

# now `splom` that.. and notice it's easier to see densities
splom(df2)

- Anthony Damico