在一个图中绘制多个散射矩阵

Question

我觉得这个问题之前已被多次提出过，但是从我看过的问题来看，迄今为止没有一个解决方案对我有用。

我希望将两个相关矩阵的值绘制为散点图，在一个具有相同y范围（从0到1）的图中彼此相邻。

我的原始数据是跨越数年的112家公司的时间序列，我将其划分为两个子集，期间A＆amp;期间B.原始数据是动物园对象。

然后我创建了两个时期的相关矩阵：

corr_A <- cor(series_A)
corr_B <- cor(series_B)

对于进一步的数据分析，我删除了双重条目：

corr_A[lower.tri(corr_A, diag=TRUE)] <- NA
corr_A <- as.vector(corr_A)
corr_A <- corr_A[!is.na(corr_A)]

corr_B[lower.tri(corr_B, diag=TRUE)] <- NA
corr_B <- as.vector(corr_B)
corr_B <- corr_B[!is.na(corr_B)]

结果，我有两个向量，每个向量的长度为6216（111 + 110 + 109 + .. + 1 = 6216）。

然后我将这些向量组合成一个矩阵：

correlation <- matrix(c(corr_A, corr_B), nrow=6216)
colnames(correlation) <- c("period_A", "period_B")

我现在想要绘制这个矩阵，所以结果看起来与这张图相似：

我尝试使用格子中的xyplot进行绘图：

xyplot(period_A + period_B ~ X, correlation)

但是，在结果图中，两个散点图相互堆叠：

我也尝试更改矩阵本身 - 而不是使用6216行，我使用了12432行，然后将前6512行索引为“period_A”，将最后6512行索引为“period_B” - 结果图看起来非常类似于我想要的情节：

有什么方法可以使用xyplot创建我想要的情节？或者是否还有其他（ggplot，car）方法来生成情节？

编辑（添加样本数据以获得可重现的示例）：

head(correlation) #data frame with 6216 rows, 3 columns

X  period_A period_B
1    0.5     0.4
2    0.3     0.6
3    0.2     0.4
4    0.6     0.6

Answer 1

我终于找到了解决方案： https://stats.stackexchange.com/questions/63203/boxplot-equivalent-for-heavy-tailed-distributions

首先，我们堆叠数据。

correlation <- stack(correlation)

然后，我们使用stripplot（来自点阵）combiend和jitter = TRUE来创建所需的图。

stripplot(correlation$values ~ correlation$ind, jitter=T)

结果绘图看起来与我想要的绘图完全一样，可以使用标准格子/绘图命令（ylab，xlab，xlim，ylim，scale等）进行操作。