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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我想创建一个类似于附加图像的图,其中点数据位于矩阵颜色图上:
我有 x
和 y
数据。然后我创建了矩阵 xy_bincount
通过计算 x
中的点数和 y
位于我的 xy bin 组合内。从附图中可以看出,仓宽不均匀。
在 R、Matlab 或 Python 中创建这个图会更容易吗?
谢谢您的帮助!
x<-c(2.56481, 2.11009, 1.72927, 1.47803, 1.74279, 3.29555, 3.66061, 2.63349, 2.43808, 2.13, 3.09267, 2.3555, 2.48811, 4.05344, 3.38401, 2.69907, 2.26378, 2.71978)
y<-c(-1.26044, 13.6098, 0.710325, -4.27657, 11.1908, -7.2431, -3.19167, 20.7423, 10.009, 32.12, 42.6192, 13.9598, -0.412724, -20.3846, -6.97259, -14.2046, 8.30859, 0.0386572)
xylabels<-c("A","B","C","D","E","F","G","H","I","J","K","L","M","N","O","P","Q","R")
xy_bincount<-matrix(c(0, 0, 0, 6, 0, 0, 6, 12, 0, 0, 24, 6, 0, 0, 29, 0, 0, 0, 12, 6),nrow = 5, ncol = 4, byrow = TRUE)
最佳答案
你可以试试
library(tidyverse)
y_breaks <- c(-25,-15,-5,5,15, 55)
x_breaks <- c(0,0.5,1.5,3, 4.5)
foo <- function(x) as.numeric(as.character(x))
tibble(x,y) %>%
mutate(y_bins=cut(y, breaks = y_breaks, labels = y_breaks[-1],include.lowest = T)) %>%
mutate(x_bins=cut(x, breaks = x_breaks , labels = x_breaks[-1], include.lowest = T)) %>%
add_count(y_bins, x_bins) %>%
mutate(percent=n/n()) %>%
ggplot(aes(x,y)) +
geom_point() +
geom_text(data = . %>%
select(y_bins , x_bins, percent) %>%
complete(y_bins, x_bins, fill=list(percent=0)) %>%
distinct(),
aes(x=foo(x_bins)-0.15, y=foo(y_bins)-2, label=scales::percent(percent)),
color="red")+
scale_x_continuous(breaks = x_breaks, limits = c(0,4.5), expand = c(0, 0), minor_breaks=NULL,position="top") +
scale_y_reverse(breaks = y_breaks, limits = c(55,-25), expand = c(0, 0),minor_breaks=NULL)
# calculate the positions for the rectangle, e.g. xmin, ymin and xmax, ymax
df2 <- df1 %>%
select(y_bins , x_bins, percent) %>%
complete(y_bins, x_bins, fill=list(percent=0)) %>%
distinct() %>%
bind_cols(
tibble(y_start=y_breaks[-6],
y_end=y_breaks[-1]) %>%
bind_rows(.,.,.,.) %>%
arrange(y_start) %>%
mutate(x_start=rep(x_breaks[-5],5),
x_end=rep(x_breaks[-1],5))) %>%
mutate(percent_gr=as.numeric(gsub("%","",percent)))
# and the plot
df1 %>%
ggplot(aes(x,y)) +
geom_rect(data = df2,
aes(xmin=x_start, xmax=x_end, ymin=y_start, ymax=y_end, fill=percent_gr),
alpha=0.8,inherit.aes = FALSE) +
geom_point() +
geom_text(data = . %>%
select(y_bins , x_bins, percent) %>%
complete(y_bins, x_bins, fill=list(percent=0)) %>%
distinct(),
aes(x=foo(x_bins)-0.15, y=foo(y_bins)-2, label=percent))+
scale_x_continuous(breaks = x_breaks, limits = c(0,4.5), expand = c(0, 0), minor_breaks=NULL,position="top") +
scale_y_reverse(breaks = y_breaks, limits = c(55,-25), expand = c(0, 0), minor_breaks=NULL) +
scale_fill_gradient(low = "white", high = "red") +
theme_linedraw()
tibble(x,y) %>%
mutate(y_bins=cut(y, breaks = y_breaks, labels = y_breaks[-1],include.lowest = T)) %>%
mutate(x_bins=cut(x, breaks = x_breaks , labels = x_breaks[-1], include.lowest = T)) %>%
add_count(y_bins, x_bins) %>%
mutate(percent=scales::percent(n/n())) %>%
ggplot(aes(x,y)) +
geom_tile(data = . %>%
select(y_bins , x_bins, percent) %>%
complete(y_bins, x_bins, fill=list(percent=0)) %>%
distinct() %>%
group_by(y_bins) %>%
mutate(w=-(lag(foo(x_bins),default = 0)-foo(x_bins)),
x=foo(x_bins)-w/2) %>%
group_by(x_bins) %>%
arrange(x_bins) %>%
mutate(h=-(lag(foo(y_bins),default = -25)-foo(y_bins)),
y=foo(y_bins)-h/2) %>%
mutate(percent_gr=as.numeric(gsub("%","",percent))),
aes(y=y, x=x,width=w,height=h, fill=percent_gr))+
geom_point() +
geom_text(data = . %>%
select(y_bins , x_bins, percent) %>%
complete(y_bins, x_bins, fill=list(percent=0)) %>%
distinct(),
aes(x=foo(x_bins)-0.15, y=foo(y_bins)-2, label=percent))+
scale_x_continuous(breaks = x_breaks, limits = c(0,4.5), expand = c(0, 0), minor_breaks=NULL,position="top") +
scale_y_reverse(breaks = y_breaks, limits = c(55,-25), expand = c(0, 0),minor_breaks=NULL) +
scale_fill_gradient(low = "white", high = "red") +
theme_linedraw()
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