Question

我想创建一个大小为N次N的网格图，其中N是字段数。我试图得到的网格图有点像Weka中的图：一个多色图，其中每一行都是数据帧的一个字段，每列也是一个字段。诀窍是我想得到一个更广义的矩阵散点图版本。我希望有更多的丰富数据，没有重复数据：例如，对角线值可能有分布。

Weka的。矩阵散点图浪费了大量空间，我们可以丰富这个吗？

基本R解决方案1. plot(iris)同样存在浪费空间的问题，为什么我们有对角线？

看起来像是用维基百科以某种方式用R基本命令创建的R解决方案2.

R

中的小型演示（计算时间太长）

library(gridExtra)
library(grid)
library(ggplot2)
#library(lattice)
data(iris) 
p1 <- ggplot(data=iris,aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Length)) + geom_point()
p2 <- ggplot(data=iris,aes(x=Sepal.Length, y=Sepal.Width)) + geom_point()
p3 <- ggplot(data=iris,aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Length)) + geom_point()
p4 <- ggplot(data=iris,aes(x=Sepal.Length, y=Petal.Width)) + geom_point()
p5 <- ggplot(data=iris,aes(x=Sepal.Length, y=Species)) + geom_point()
grid.arrange(p1, p2, p3, p4, p5, ncol=length(names(iris)))
#ERROR: In as.list(X): reached elapsed time limit
# https://cran.r-project.org/web/packages/gridExtra/vignettes/arrangeGrob.html

及其会话信息

version 3.4.1 (2017-06-30)
Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit)
Running under: macOS High Sierra 10.13.1

Matrix products: default
BLAS: /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/libBLAS.dylib
LAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.4/Resources/lib/libRlapack.dylib

locale:
[1] C

attached base packages:
[1] grid      stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
[1] lattice_0.20-35 gridExtra_2.3   BAS_1.4.7       statsr_0.0.1    dplyr_0.7.4    
[6] ggplot2_2.2.1  

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] Rcpp_0.12.14     knitr_1.17       bindr_0.1        magrittr_1.5    
 [5] munsell_0.4.3    colorspace_1.3-2 xtable_1.8-2     R6_2.2.2        
 [9] rlang_0.1.4      plyr_1.8.4       tools_3.4.1      gtable_0.2.0    
[13] htmltools_0.3.6  lazyeval_0.2.0   assertthat_0.2.0 digest_0.6.13   
[17] tibble_1.3.4     bindrcpp_0.2     shiny_1.0.5      glue_1.2.0      
[21] mime_0.5         labeling_0.3     compiler_3.4.1   scales_0.4.1    
[25] httpuv_1.3.5     pkgconfig_2.0.1 
>

这非常耗时：凭借我的1.3GHz MBA，它甚至没有完成并且需要很长时间来绘制或根本不绘制。我想找到更现代的方法来进行广义散点图。

如何使用ggplot和tidyverse创建广义矩阵散点图？

有趣的附带问题

Side-by-side plots with ggplot2



grid.layout in ggplot



Grid of multiple ggplot2 plots which have been made in a for loop

Answer 1

关键搜索条件

广义对图，广义散点图矩阵



scatterplot矩阵

哈德利在2012年here讨论过。我们列出了以下替代方案，试图实现与原始矩阵散点图相同的探索性分析。

在撰写本文时，GGally看起来是与ggplot和潮流合作的最佳人选。它是用ggplot2构建的，你可以进一步阅读它here。

<强>替代

GGally由Marco Sandri建议

dev.off()
library(GGally)
ggpairs(iris)

对于较大的数据集，您可能需要更改cardinality_threshold以便

ggpairs(movies[1:15,1:10], cardinality_threshold = 211)

电影数据来自上一个作业here

使用较大的数据集看起来有些难以阅读。

唉！您可以使用颜色并自定义ggpairs图

其中示例来自here。 GGally有一本优秀的手册here。

ggplot2中的广义矩阵散点图？

如何使用ggplot和tidyverse创建广义矩阵散点图？

1 个答案: