メモ：大量データをプロットするときの濃淡プロット
データが多くなってくると散布図が真っ黒になってしまうので、濃淡を付けることでどこに集中しているかが分かります。マイクロアレイ系でよく使われる Bioconductorというプロジェクトのパッケージを使うので、通常のパッケージをインストール方法が違います。
- インストール
source("http://www.bioconductor.org/biocLite.R")
biocLite("prada")
- プログラム例
library(prada) n <- 10000 x1 <- matrix(rnorm(n), ncol=2) x2 <- matrix(rnorm(n, mean=3, sd=1.5), ncol=2) x <- rbind(x1,x2) smoothScatter(x) pairs(iris, panel = function(...) smoothScatter(..., add=T))
【追記】
@bob3bob3がコメントをして下さったので、そちらも試してみました。
n <- 10000 x1 <- matrix(rnorm(n), ncol=2) x2 <- matrix(rnorm(n, mean=3, sd=1.5), ncol=2) x <- rbind(x1,x2) plot(x, col="#0000FF22", pch=19) library(IDPmisc) iplot(x) library(hexbin) plot(hexbin(x))
3つの中ではplot(x, col="#0000FF22", pch=19)が手軽で良い感じ。
こちらのサイトには、Rを使った様々な可視化がまとまっているようです。
