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R-ggplot2 绘制带颜色条的相关性散点图

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DataCharm
发布2021-02-22 12:02:23
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发布2021-02-22 12:02:23
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一个月的备考终于结束了,公号的推文也会陆续进行原创推文制作,也希望大家继续支持哦!本期推文就介绍一篇关于使用ggplot2 绘制带有颜色映射的相关性散点图,本期涉及的知识点如下:

  • stat_bin_2d()绘制密度颜色映射
  • geom_smooth() 绘制拟合线

颜色映射相关性散点图绘制

这里大部分和推文R-ggplot2 学术散点图绘制 中的绘图技巧一样,下面我直接给出代码,如下:

代码语言:javascript
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#绘图 + 颜色
library(tidyverse)
library(RColorBrewer)
library(ggthemes)

palette<-brewer.pal(11,"Spectral")
plot2 <- ggplot(data = scatter_data,aes(x = true_data,y = model01_estimated)) +
     stat_bin_2d(binwidth = c(.012,.012))+
     scale_fill_gradientn(colours = rev(palette),limits=c(0,40), breaks=c(0,10,20,30,40),
                         labels=c("0","10",'20','30','>40'))+
     #绘制拟合线并设置为红色
     geom_smooth(method = 'lm',se = F,color='red',size=1)+
     #绘制对角线
     geom_abline(slope = 1,intercept = 0,color='black',linetype = "dashed",size=1) +
     scale_x_continuous(limits = c(-.1,2),expand = c(0,0))+
     scale_y_continuous(limits = c(-.1,2),expand = c(0,0))+
     guides(fill = guide_colorbar(title = "Counts", title.position = "top",title.hjust = .5,ticks = T))+
     labs(x ='True Values',y="Model Estimated Value",
          title = "The scatter chart of Train data and Tset data",
          subtitle = "scatter R-ggplot2 Exercise",
          caption = 'Visualization by DataCharm')+
     #theme_classic()+
     theme(text = element_text(family = "Times_New_Roman",face='bold'),
           axis.text = element_text(family = 'Times_New_Roman',size = 12,face = 'bold'),
           #修改刻度线内
           axis.ticks.length=unit(-0.22, "cm"), 
           #加宽图边框
           #panel.border = element_rect(size=1),
           axis.line = element_line(size = .8),
           axis.ticks = element_line(size = .8),
           #去除图例标题
           #legend.title = element_blank(),
           #设置刻度label的边距
           axis.text.x = element_text(margin=unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5), "cm")), 
           axis.text.y = element_text(margin=unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5), "cm")))
     
plot2
  • 知识点01:使用stat_bin_2d(binwidth = c(.012,.012)) 设置颜色映射属性
  • 知识点02:使用geom_smooth(method = 'lm',se = F,color='red',size=1),设置se = F,绘制拟合线。

最终,得到的可视化结果如下:

这里提一下,由于绘制的数据较少,可能导致绘制的结果不太美观,当然,在数据足够多的情况下,你也可以绘制出如下的相关性散点图:

(图中colorbar的位置、字体都是可以自由设置的啊)

总结

使用R-ggplot2绘制学术图表确实可以避免Python-matplotlib需要自定义设置问题,提高绘图效率。大家在绘制图表时,可以根据而自己喜好自由选取喜欢的绘图工具啊。

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2020-11-02,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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