Question

更新：找到了一个特定于R中plot()函数的粗略解决方案，但它可以从更好的情节中受益。有任何想法吗？这是另一个绘图水平，但潜在地，向厚度增加的过渡可能是渐进的。

我在R中有一个简单的数据框。

dft <- data.frame(line=c(rep("X1",4),rep("X2",4),rep("X3",4)),+ 
       time=rep(c("t1","t2","t3","t4"),3), value=c(0,1,1,1,0,0.5,1,1,0,0,1,1))

> dft
   line time value
1    X1   t1   0.0
2    X1   t2   1.0
3    X1   t3   1.0
4    X1   t4   1.0
5    X2   t1   0.0
6    X2   t2   0.5
7    X2   t3   1.0
8    X2   t4   1.0
9    X3   t1   0.0
10   X3   t2   0.0
11   X3   t3   1.0
12   X3   t4   1.0

我想这样绘制，每当线条重叠时，它们相对于有多少条线条而言更厚。因此，当值从1开始并以1结束时，如果更多行在同一时间点具有相同的转换，则该行将更粗。

相同的数据也可以表示为过渡频率

transitions <- data.frame(line=character(), generation=character(), t0=numeric(),t1=numeric())
for (line in unique(dft$line)){
  for (number in 1:3)  {
    generation= c("t1","t2","t3","t4")[number]
    generation2= c("t1","t2","t3","t4")[number+1]
    transitions <- rbind(transitions, data.frame(line=line, generation=generation, t0=dft[dft$line == line & dft$time == generation ,]$value, t1=dft[dft$line == line & dft$time == generation2 ,]$value))

  }
}

> transitions
  line generation  t0  t1
1   X1         t1 0.0 1.0
2   X1         t2 1.0 1.0
3   X1         t3 1.0 1.0
4   X2         t1 0.0 0.5
5   X2         t2 0.5 1.0
6   X2         t3 1.0 1.0
7   X3         t1 0.0 0.0
8   X3         t2 0.0 1.0
9   X3         t3 1.0 1.0

这听起来像是一个常见的问题。我确实找到了如何改变厚度的答案，但实际上不是基于频率。谁能指出我正确的方向？谢谢！

更新：最后，每条线（X1，X2，X3）应经过时间t1：t4跟踪，x轴上的时间和y轴上的值。如下图所示（使用下面的初步解决方案生成）。也许R中的工具可以制作更好的图形。

Answer 1

通过更改线条的透明度，这里是一个快速绘图。

dft$x <- dft$time
levels(dft$x) <- 0:3
dft$x <- as.numeric(dft$x)
ggplot(dft, aes(x, value, group=line)) + geom_line(size=1, alpha=0.15)

Answer 2

我想出了一个使用常规情节的原始解决方案。如果有人有一个解决方案可以创造一个更好的情节，例如和ggplot一起，我真的很乐意学习。也许ggplot中不同级别的透明度可以解决问题。

df<-ddply(transitions,.(generation,t0,t1),nrow)
levels(df$generation) <- c(0,1,2,3)
df$generationnr <- as.numeric(as.character(df$generation))

plot(1:1, 1:1, lwd = 1, type = 'l', xlim = c(0,3), ylim = c(0,1))
for (item in 1:nrow(df))
  lines(c(df$generationnr[item],(df$generationnr[item]+1)),+
              c(df$t0[item],df$t1[item]),lwd=df$V1[item] )

有了更真实的数据，这种原油解决方案变得有点不连贯，线条重量难以实现。

R曲线按频率

2 个答案: