热图样式可视化索引值

时间:2013-07-01 22:41:46

标签: r ggplot2 heatmap colorbar visualize

我想用颜色标度可视化/绘制数据代表GIC.Fish和GIC中的值。由Dive.Number编辑的专栏。这有点像相关矩阵或热图,除了Fish和Zoop值彼此不相关,但与潜水数有关。以下数据是数据框“temp”。

Dive.Number GIC.Fish GIC.Zoop
 [1,]           1     0.83     0.37
 [2,]           2     0.88     0.41
 [3,]           3     0.98     0.57
 [4,]           4     0.90     0.43
 [5,]           5     1.00     0.58
 [6,]           6     0.92     0.44
 [7,]           7     0.71     0.33
 [8,]           8     0.99     0.55
 [9,]           9     0.94     0.47
[10,]          10     0.95     0.48
[11,]          11     0.91     0.44
[12,]          12     0.96     0.50
[13,]          13     0.86     0.39
[14,]          14     0.94     0.47
[15,]          15     0.91     0.43
[16,]          16     0.89     0.41
[17,]          17     0.92     0.45
[18,]          18     0.94     0.47
[19,]          19     1.00     0.59
[20,]          20     0.96     0.53
[21,]          21     0.96     0.52
[22,]          22     1.00     0.68
[23,]          23     0.99     0.73
[24,]          24     0.98     0.77
[25,]          25     0.96     0.80
[26,]          26     0.83     0.98
[27,]          27     0.72     1.00
[28,]          28     0.98     0.77
[29,]          29     0.44     0.73
[30,]          30     0.29     0.44
[31,]          31     0.31     0.48
[32,]          32     0.64     0.97
[33,]          33     0.08     0.04
[34,]          34     0.09     0.05
[35,]          35     0.61     0.96
[36,]          36     0.36     0.59

这段代码让我有点接近,但只有一列相关数据。

    p<-ggplot(temp, aes(x=GIC.Fish, y=Dive.Number, fill=GIC.Fish))+
    geom_tile() +
    scale_fill_gradient2(midpoint=.5, low="blue", high="red") +
    guides(fill=FALSE)

这让我更接近,但我不想要一个Dive Number列,也不想在单元格中显示实际值,我希望能够更改颜色栏中的颜色。

setInternet2(TRUE)
con = gzcon(url('http://www.systematicportfolio.com/sit.gz', 'rb'))
    source(con)
close(con)
as.matrix(temp)
plot.table(temp, highlight=TRUE, colorbar=TRUE)

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

这是你想要的那种事吗?假设您的数据为dat

dat$Dive.Number <- factor(dat$Dive.Number)
library(reshape2)
dat.m <- melt(dat, variable.name = "GIC.type", value.name = "GIC")

p <- ggplot(dat.m, aes(GIC, Dive.Number)) + geom_point(aes(colour = GIC)) +
  scale_colour_gradient(low = "blue", high = "red") +
  facet_wrap(~GIC.type)
p

enter image description here


修改

根据您的评论,这可能更像您的想象:

p <- ggplot(dat.m, aes(GIC.type, Dive.Number)) + geom_tile(aes(fill = GIC)) +
  scale_fill_gradient(low = "blue", high = "red")

enter image description here

答案 1 :(得分:0)

(警告。不是ggplot2的创作。我从未学会用该模型思考。)我认为你可能正在寻找可以进行颜色编码的二维密度地图,所以我将GIC.Zoop绘制成GIC.Fish。从该结果生成密度图的概念似乎不符合数据的模式,因此我绘制线条以查看是否存在明显的序列。然后我用Dive.Number标记了点数,它用颜色编码:

 plot(GIC.Fish ~ GIC.Zoop, data=dat, ylim=c(0,1.1) )
 with(dat,  lines(GIC.Fish ~ GIC.Zoop) )
 with(dat, text(GIC.Zoop, GIC.Fish+.05, labels=Dive.Number , 
           col= colorRampPalette( c("#FFFFD4", "#FED98E", "#FE9929", 
              "#D95F0E", "#993404"), space = "Lab")(36)[Dive.Number]) )

enter image description here

您可以尝试颜色过渡。这种颜色矢量提供了更多的对比度:

 c("#00FFD4", "#00D98E", "#880088", "#D900ff", "#993404")