R：如何可视化大的散乱图

 status = sample(c(0, 1), 500, replace = TRUE)
 value = rnorm(500)

 plot(value)
 smoothScatter(value)

我正在试图创造一个有价值的散点图，但如果我只是绘制它，那么这些数据就会聚集在一起，而且它并不是很有现实感。 我试过smoothScatter（），这让情节看起来更漂亮，但我想知道是否有一种方法根据相应的状态对值进行颜色编码？

我试图看看状态和价值之间是否存在关系。 什么是很好地呈现数据的另一种方式？ 我试过boxplot，但我想知道如何使smoothScatter（）情节更好，或者如果有其他方法可视化它。

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我假设你打算在你的例子中写出plot(status, value) ？ 无论如何，使用这些数据不会有太大的区别，但是您应该了解以下示例中可能会看到的内容......

你看过jitter吗？

一些基本知识：

plot(jitter(status), value)

或者可能plot(jitter(status, 0.5), value)

你可以使用包ggplot2爱好者：

library(ggplot2)
df <- data.frame(value, status)
ggplot(data=df, aes(jitter(status, 0.10), value)) + 
  geom_point(alpha = 0.5)

或这个...

ggplot(data=df, aes(factor(status), value)) +
  geom_violin()

要么...

ggplot(data=df, aes(x=status, y=value)) +
  geom_density2d() + 
  scale_x_continuous(limits=c(-1,2))

要么...

ggplot(data=df, aes(x=status, y=value)) +
  geom_density2d() +
  stat_density2d(geom="tile", aes(fill = ..density..), contour=FALSE) +
  scale_x_continuous(limits=c(-1,2))

甚至这个..

ggplot(data=df, aes(fill=factor(status), value)) +
  geom_density(alpha=0.2)

链接地址: http://www.djcxy.com/p/24929.html

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