在Hexagon Binning中使用颜色和大小属性（ggplot2）

Question

我希望能够制作一些图表来展示一些NBA球员和球队的投篮趋势/效果。我想如下格式化六边形：尺寸将代表镜头的数量，颜色将代表该位置的相对效率（pts / attempt）。我正在寻找的Here is a great example，由Kirk Goldsberry创建：

我已经能够使用hexbins和hexTapply来获得接近所需结果的内容，但形状是圆形。这是我的代码（包括示例数据）：

library(hexbin); library(ggplot2)
df <- read.table(text="xCoord yCoord   pts
11.4     14.9     2
2.6       1.1      0
4.8       4.1      2
-14.4    8.2      2
4.2       0.3      0
0.4       0.0     2
-23.2   -1.1      3", header=TRUE)
h <- hexbin (x=df$xCoord, y = df$yCoord, IDs = TRUE, xbins=50)
pts.binned <- hexTapply (h, df$pts, FUN=mean)

df.binned <- data.frame (xCoord  = h@xcm, 
          yCoord  = h@ycm, FGA = h@count, pts = pts.binned)

chart.player <- ggplot (df.binned, aes (x =xCoord , 
                  y =yCoord , col = pts, size = FGA)) + coord_fixed() + 
geom_point()  + scale_colour_gradient("Points/Attempt", low = "green", high="red")

考虑它的另一种方法是通过pts / attempt对plot(h, style="lattice")中的六边形着色 - 但我也不确定如何做到这一点。

有没有办法让这个图形用六边形而不是圆圈？

Answer 1

首先感谢您提出这个问题并以极大的想象力分享这个情节！

尝试使用lattice包。主要是我实现了你的想法：通过pts / attempt“对图中的六边形着色（h，style =”lattice“）。格子的使用也是因为你可以在格子中使用grid函数面板功能（例如绘制地面细节）

我生成了一些数据

dat <- data.frame(
  xCoord = round(runif(1000,-30,30),2),
  yCoord = round(runif(1000,-2,30),2),
  pts = sample(c(0,2,3),100,rep=T))
#dat$pts[dat$xCoord <0 & dat$yCoord] <- 3

这里的情节：

    xyplot(yCoord~xCoord,data =dat , panel = function(x,y,...)
   {
     hbin<-hexbin(dat$xCoord,dat$yCoord,xbins=50,IDs=TRUE)
     mtrans<-hexTapply(hbin,dat$pts,sum,na.rm=TRUE)
     cols <- rainbow( 4,alpha=0.5)
     grid.hexagons(hbin, style='lattice',
                   ,minarea=0.5,maxarea=5,colorcut=c(0,.6,1),
                   border=NA,
                   pen=cols[mtrans+1])
     ## Now you can get fun to draw the ground here
     ## something like...
     ## grid.circle(gp=gpar(fill=NA))
   })

编辑使用OP real data。我得到了这个情节。您需要使用minarea和``maxarea argument to define overlapping regions. I add also an image as abckground using grid.raster`。我没有情节技巧所以我从网上选择一个，但你可以使用这种技术来增加一个基础。我相信你可以做一个更好的形象。

library(lattice)
library(hexbin)
library(png)
xyplot(locationY~locationX,data =dat , panel = function(x,y,...)
{
    ## imgae bakground
    m <- readPNG('basket.png')
    rimg <- as.raster(m)
    grid.raster(rimg, x=0, y=61.5, just="top", width=50,
              default.units = "native")
    panel.fill(col=rgb(1,1,1,alpha=0.8))

    hbin<-hexbin(dat$locationX,dat$locationY,xbins=50,IDs=TRUE)
    mtrans<-hexTapply(hbin,dat$Points,sum,na.rm=TRUE)
    cols <- rainbow(4)
    grid.hexagons(hbin, style='lattice',
                  ,minarea=0.1,maxarea=50,colorcut=c(0,.6,1),
                  border=NA,
                  pen=cols[mtrans+1])
})