相关对图：组和密度散点图的不同点颜色

Question

我想通过它们的相关性比较不同的数据组（a和b），例如a1 vs a2和a1 vs b2等。 我正在使用pairs()函数生成一个相关散点图。

myData.df <- data.frame(a1=rnorm(100),a2=rnorm(100),b1=rnorm(100),b2=rnorm(100))
upper.panel<-function(x, y){
  points(x,y, pch=20,col=alpha("mediumorchid4", 0.4))
  lmod <- lm(y~x)
  modsum <- summary(lmod)
  r2 <- modsum$adj.r.squared
  r2label = bquote(italic(R)^2 == .(format(r2, digits = 2)))
  
  usr <- par("usr")
  on.exit(par(usr))
  par(usr = c(0, 1, 0, 1))
  text(0.5, 0.9, r2label)
}
pairs(myData.df, lower.panel = NULL, upper.panel = upper.panel)

我希望根据散点图在组内或组间比较中使用不同的颜色进行着色。 ，即在ai与aj组之间进行比较时，我将用红色，蓝色的bi与bj以及紫色的ai与bj着色点。

也可以为绘图提供不同颜色的背景。

或者是否有绘制成对密度散点图的方法，例如使用smoothScatter（）或IDPmisc :: iplot（）吗？

谢谢

Answer 1

您可以使用ggpairs中的GGally获得高度定制。我敢肯定，如果您查看这些文档，就会发现您可以根据需要对其进行调整。在这里，我将根据您的要求使用它为点着色。

但是对于特定的用例，您将需要将数据框的多个副本与不同的NA列堆叠在一起，以允许添加着色变量。这只涉及一些额外的代码。

library(GGally)

myData.df <- data.frame(a1 = rnorm(100), a2 = rnorm(100), b1 = rnorm(100), b2 = rnorm(100))

plot_data <- do.call(rbind, lapply(seq(ncol(combn(ncol(myData.df), 2))),
                                   function(i) 
                                   { 
                                      myData.df[combn(4, 2)[, i]] <- NA
                                      myData.df$col <- letters[i]
                                      myData.df
                                    }))

ggpairs(plot_data, 1:4, mapping = aes(color = col)) + 
  scale_color_manual(values = c("blue", rep("purple", 4), "red")) 

^{由reprex package（v0.3.0）于2020-07-10创建}