क्या जीजीपीएलओटी डेटा के 2 डी सारांश बना सकता है?

Question

मैं एक्स वाई विमान में लक्ष्य के स्थान के एक समारोह के रूप में प्रतिक्रिया समय का मतलब (या अन्य कार्य) प्लॉट करना चाहता हूं। परीक्षण डाटा के रूप में:

library(ggplot2) 
xs <- runif(100,-1,1) 
ys <- runif(100,-1,1) 
rts <- rnorm(100) 
testDF <- data.frame("x"=xs,"y"=ys,"rt"=rts) 

मैं जानता हूँ कि मैं यह कर सकता:

p <- ggplot(data = testDF,aes(x=x,y=y))+geom_bin2d(bins=10) 

मैं ऐसा करने में सक्षम होने के लिए क्या चाहते हैं, एक ही बात है, लेकिन प्रत्येक बिन में डेटा के एक समारोह साजिश गणना के बजाए। क्या मैं यह कर सकता हूं?

या मैं आर (जैसे drt <- tapply(testDF$rt,list(cut(testDF$x,10),cut(testDF$y,10)),mean)) में पहली सशर्त साधन उत्पन्न करने के लिए और फिर उस साजिश की आवश्यकता है?

धन्यवाद।

Answer 1

यह मेरी अपेक्षा से कठिन हो गया।

आप कर सकते हैं यह कर, एक weights सौंदर्य प्रदान करके में लगभग चाल ggplot, लेकिन वह सिर्फ तुम बिन, नहीं मतलब में वजन की राशि देता है (और आप नकारात्मक बिन मूल्यों को बनाए रखने के drop=FALSE निर्दिष्ट करना)। आप बिन के भीतर या तो गणना या घनत्व भी प्राप्त कर सकते हैं, लेकिन उनमें से कोई भी वास्तव में समस्या हल नहीं करता है।

यहाँ मैं के साथ समाप्त हो गया है:

## breaks vector (slightly coarser than the 10x10 spec above; 
## even 64 bins is a lot for binning only 100 points) 
bvec <- seq(-1,1,by=0.25) 

## helper function 
tmpf <- function(x,y,z,FUN=mean,breaks) { 
    midfun <- function(x) (head(x,-1)+tail(x,-1))/2 
    mids <- list(x=midfun(breaks$x),y=midfun(breaks$y)) 
    tt <- tapply(z,list(cut(x,breaks$x),cut(y,breaks$y)),FUN) 
    mt <- melt(tt) 
    ## factor order gets scrambled (argh), reset it 
    mt$X1 <- factor(mt$X1,levels=rownames(tt)) 
    mt$X2 <- factor(mt$X2,levels=colnames(tt)) 
    transform(X, 
      x=mids$x[mt$X1], 
      y=mids$y[mt$X2]) 
} 

ggplot(data=with(testDF,tmpf(x,y,rt,breaks=list(x=bvec,y=bvec))), 
     aes(x=x,y=y,fill=value))+ 
    geom_tile()+ 
    scale_x_continuous(expand=c(0,0))+ ## expand to fill plot region 
    scale_y_continuous(expand=c(0,0)) 

यह बराबर बिन चौड़ाई, आदि, बढ़ाया जा सकता है मान लिया गया है ... यह वास्तव में है कि बहुत बुरा है (जहाँ तक मैं बता सकता हूँ) stat_bin2d नहीं करता ' उपयोगकर्ता द्वारा निर्दिष्ट फ़ंक्शन को स्वीकार नहीं करते हैं।

Answer 2

अद्यतन ggplot2 0.9.0 के रिलीज के साथ, इस कार्यक्षमता का ज्यादा stat_summary2d और stat_summary_bin के नए संयोजन से आच्छादित है।

StatAggr2d <- proto(Stat, { 
    objname <- "aggr2d" 
    default_aes <- function(.) aes(fill = ..value..) 
    required_aes <- c("x", "y", "z") 
    default_geom <- function(.) GeomRect 

    calculate <- function(., data, scales, binwidth = NULL, bins = 30, breaks = NULL, origin = NULL, drop = TRUE, fun = mean, ...) { 

    range <- list(
     x = scales$x$output_set(), 
     y = scales$y$output_set() 
    ) 

    # Determine binwidth, if omitted 
    if (is.null(binwidth)) { 
     binwidth <- c(NA, NA) 
     if (is.integer(data$x)) { 
     binwidth[1] <- 1 
     } else { 
     binwidth[1] <- diff(range$x)/bins 
     } 
     if (is.integer(data$y)) { 
     binwidth[2] <- 1 
     } else { 
     binwidth[2] <- diff(range$y)/bins 
     }  
    } 
    stopifnot(is.numeric(binwidth)) 
    stopifnot(length(binwidth) == 2) 

    # Determine breaks, if omitted 
    if (is.null(breaks)) { 
     if (is.null(origin)) { 
     breaks <- list(
      fullseq(range$x, binwidth[1]), 
      fullseq(range$y, binwidth[2]) 
     ) 
     } else { 
     breaks <- list(
      seq(origin[1], max(range$x) + binwidth[1], binwidth[1]), 
      seq(origin[2], max(range$y) + binwidth[2], binwidth[2]) 
     ) 
     } 
    } 
    stopifnot(is.list(breaks)) 
    stopifnot(length(breaks) == 2) 
    stopifnot(all(sapply(breaks, is.numeric))) 
    names(breaks) <- c("x", "y") 

    xbin <- cut(data$x, sort(breaks$x), include.lowest=TRUE) 
    ybin <- cut(data$y, sort(breaks$y), include.lowest=TRUE) 

    if (is.null(data$weight)) data$weight <- 1 
    ans <- ddply(data.frame(data, xbin, ybin), .(xbin, ybin), function(d) data.frame(value = fun(d$z))) 

    within(ans,{ 
     xint <- as.numeric(xbin) 
     xmin <- breaks$x[xint] 
     xmax <- breaks$x[xint + 1] 

     yint <- as.numeric(ybin) 
     ymin <- breaks$y[yint] 
     ymax <- breaks$y[yint + 1] 
    }) 
    } 
}) 

stat_aggr2d <- StatAggr2d$build_accessor() 

और उपयोग:

ggplot(data = testDF,aes(x=x,y=y, z=rts))+stat_aggr2d(bins=3) 
ggplot(data = testDF,aes(x=x,y=y, z=rts))+ 
    stat_aggr2d(bins=3, fun = function(x) sum(x^2)) 

https://gist.github.com/1341218

यहाँ इतनी के रूप में मनमाने ढंग से समारोह को स्वीकार करने के stat_bin2d के एक मामूली संशोधन है:

यहाँ इस उत्तर के लिए एक सार है

साथ ही, यहां एक स्लेज है stat_binhex की टी संशोधन:

StatAggrhex <- proto(Stat, { 
    objname <- "aggrhex" 

    default_aes <- function(.) aes(fill = ..value..) 
    required_aes <- c("x", "y", "z") 
    default_geom <- function(.) GeomHex 

    calculate <- function(., data, scales, binwidth = NULL, bins = 30, na.rm = FALSE, fun = mean, ...) { 
    try_require("hexbin") 
    data <- remove_missing(data, na.rm, c("x", "y"), name="stat_hexbin") 

    if (is.null(binwidth)) { 
     binwidth <- c( 
     diff(scales$x$input_set())/bins, 
     diff(scales$y$input_set())/bins 
    ) 
    } 

    try_require("hexbin") 

    x <- data$x 
    y <- data$y 

    # Convert binwidths into bounds + nbins 
    xbnds <- c(
     round_any(min(x), binwidth[1], floor) - 1e-6, 
     round_any(max(x), binwidth[1], ceiling) + 1e-6 
    ) 
    xbins <- diff(xbnds)/binwidth[1] 

    ybnds <- c(
     round_any(min(y), binwidth[1], floor) - 1e-6, 
     round_any(max(y), binwidth[2], ceiling) + 1e-6 
    ) 
    ybins <- diff(ybnds)/binwidth[2] 

    # Call hexbin 
    hb <- hexbin(
     x, xbnds = xbnds, xbins = xbins, 
     y, ybnds = ybnds, shape = ybins/xbins, 
     IDs = TRUE 
    ) 
    value <- tapply(data$z, hb@cID, fun) 

    # Convert to data frame 
    data.frame(hcell2xy(hb), value) 
    } 


}) 

stat_aggrhex <- StatAggrhex$build_accessor() 

और उपयोग:

ggplot(data = testDF,aes(x=x,y=y, z=rts))+stat_aggrhex(bins=3) 
ggplot(data = testDF,aes(x=x,y=y, z=rts))+ 
    stat_aggrhex(bins=3, fun = function(x) sum(x^2))