Question

我需要绘制几个定义为

的数据点

c（x，y，stdev_x，stdev_y）

作为散点图，表示其95％置信区间，示例显示了点和周围的一个轮廓。理想情况下，我想在点周围绘制椭圆形，但不知道该怎么做。我正在考虑构建样本并绘制它们，添加stat_density2d（）但是需要将轮廓数量限制为1，并且无法弄清楚如何去做。

require(ggplot2)
n=10000
d <- data.frame(id=rep("A", n),
                se=rnorm(n, 0.18,0.02), 
                sp=rnorm(n, 0.79,0.06) )
g <- ggplot (d, aes(se,sp)) +
  scale_x_continuous(limits=c(0,1))+
  scale_y_continuous(limits=c(0,1)) +
  theme(aspect.ratio=0.6)
g + geom_point(alpha=I(1/50)) +
  stat_density2d()

Answer 1

首先，将所有绘图保存为对象（更改限制）。

g <- ggplot (d, aes(se,sp, group=id)) +
  scale_x_continuous(limits=c(0,0.5))+
  scale_y_continuous(limits=c(0.5,1)) +
  theme(aspect.ratio=0.6) + 
  geom_point(alpha=I(1/50)) +
  stat_density2d()

使用函数ggplot_build()保存用于绘图的所有信息。轮廓存储在对象data[[2]]中。

gg<-ggplot_build(g)
str(gg$data)
head(gg$data[[2]])
  level         x         y piece group PANEL
1    10 0.1363636 0.7390318     1   1-1     1
2    10 0.1355521 0.7424242     1   1-1     1
3    10 0.1347814 0.7474747     1   1-1     1
4    10 0.1343692 0.7525253     1   1-1     1
5    10 0.1340186 0.7575758     1   1-1     1
6    10 0.1336037 0.7626263     1   1-1     1

总共有12条轮廓线，但只保留外线，您应该只选择group=="1-1"子集并替换原始信息。

gg$data[[2]]<-subset(gg$data[[2]],group=="1-1")

然后使用ggplot_gtable()和grid.draw()来获取您的情节。

p1<-ggplot_gtable(gg)
grid.draw(p1)

enter image description here

Answer 2

latticeExtra提供panel.ellipse是一个点阵面板函数，用于计算和绘制二元数据的置信椭球，可能是由第三个变量分组。

这里我绘制了0.65和0.95的数据来起诉你的数据。

library(latticeExtra)
xyplot(sp~se,data=d,groups=id,
       par.settings = list(plot.symbol = list(cex = 1.1, pch=16)),
       panel = function(x,y,...){
         panel.xyplot(x, y,alpha=0.2)
         panel.ellipse(x, y, lwd = 2, col="green", robust=FALSE,  level=0.65,...)
         panel.ellipse(x, y, lwd = 2, col="red", robust=TRUE,  level=0.95,...)

       })

enter image description here

Answer 3

看起来您找到的stat_ellipse函数确实是一个很好的解决方案，但是这是另一个（非ggplot），仅用于记录，使用dataEllipse包中的car

# some sample data
n=10000
g=4
d <- data.frame(ID = unlist(lapply(letters[1:g], function(x) rep(x, n/g))))
d$x <- unlist(lapply(1:g, function(i) rnorm(n/g, runif(1)*i^2))) 
d$y <- unlist(lapply(1:g, function(i) rnorm(n/g, runif(1)*i^2))) 

# plot points with 95% normal-probability contour
# default settings...
library(car)
with(d, dataEllipse(x, y, ID, level=0.95, fill=TRUE, fill.alpha=0.1))

enter image description here

# with a little more effort...
# random colours with alpha-blending
d$col <- unlist(lapply(1:g, function (x) rep(rgb(runif(1), runif(1), runif(1), runif(1)),n/g)))
# plot points first
with(d, plot(x,y, col=col, pch="."))
# then ellipses over the top
with(d, dataEllipse(x, y, ID, level=0.95, fill=TRUE, fill.alpha=0.1, plot.points=FALSE, add=TRUE,  col=unique(col), ellipse.label=FALSE, center.pch="+"))

enter image description here

Answer 4

刚刚找到了stat_ellipse() here（和here）这个函数，它可以很好地处理这个问题。

g + geom_point(alpha=I(1/10))  +
  stat_ellipse(aes(group=id), color="black")

不同的数据集，当然：

Answer 5

我对ggplot2库一无所知，但您可以使用plotrix绘制省略号。这个情节看起来像你要求的那样吗？

library(plotrix)
n=10
d <- data.frame(x=runif(n,0,2),y=runif(n,0,2),seX=runif(n,0,0.1),seY=runif(n,0,0.1))
plot(d$x,d$y,pch=16,ylim=c(0,2),xlim=c(0,2))
draw.ellipse(d$x,d$y,d$seX,d$seY)

在散点图中绘制95％置信区间

5 个答案: