R sunflowerplot 制作向日葵散点图

说明

多个点被绘制为具有多个叶子的‘sunflowers’ (‘petals’)，这样过度绘制是可视化的，而不是偶然和不可见的。

用法

sunflowerplot(x, ...)

## Default S3 method:
sunflowerplot(x, y = NULL, number, log = "", digits = 6,
              xlab = NULL, ylab = NULL, xlim = NULL, ylim = NULL,
              add = FALSE, rotate = FALSE,
              pch = 16, cex = 0.8, cex.fact = 1.5,
              col = par("col"), bg = NA, size = 1/8, seg.col = 2,
              seg.lwd = 1.5, ...)

## S3 method for class 'formula'
sunflowerplot(formula, data = NULL, xlab = NULL, ylab = NULL, ...,
             subset, na.action = NULL)

参数

x	x 的数值向量 - 长度坐标 n ，或者其他有效的绘图结构，至于 plot.default ，另请参阅 xy.coords 。
y	y 的数值向量 - 长度坐标 n 。
number	长度的整数向量n.number[i]= 重复次数(x[i], y[i])，可能为 0。 默认 (missing(number)): 计算点的精确重数x[], y[]， 通过xyTable().
log	表示对数坐标刻度的字符，请参见plot.default。
digits	当计算 number 时(即未指定)，在计算重数之前，x 和 y 将四舍五入为 digits 有效数字。
xlab, ylab	分别表示 x 轴或 y 轴的字符标签。
xlim, ylim	numeric(2) 限制 x 轴或 y 轴的范围。
add	逻辑性；该情节应该添加到前一个情节上吗？默认为 FALSE 。
rotate	逻辑性；如果TRUE，随机旋转向日葵(防止人工制品)。
pch	用于点(number[i]==1)和向日葵中心的绘图字符。
cex	数字;中心点的字符大小扩展(第 pch )。
cex.fact	当有花叶子时，用于中心点的数字收缩因子，即 cex / cex.fact 用于这些。
col, bg	绘图符号的颜色，传递给 plot.default 。
size	向日葵叶子的数量(以英寸为单位)，1[in]:= 2.54[cm]。默认值：1/8\"，大约 3.2 毫米。
seg.col	用于制作向日葵叶子的部分的颜色，请参见par(col=)； col = "gold" 让人想起真正的向日葵。
seg.lwd	数字;叶子片段的线宽。
...	plot [if add = FALSE ] 的更多参数，或传递给另一个方法或从另一个方法传递的参数。
formula	formula ，例如 y ~ x 。
data	data.frame(或列表)，应从中获取formula中的变量。
subset	一个可选向量，指定要在拟合过程中使用的观测子集。
na.action	一个函数，指示当数据包含 NA 时应该发生什么。默认情况下忽略缺失值的情况。

细节

这是一个具有默认方法和公式方法的通用函数。

对于number[i] == 1，绘制了(稍微放大的)常用绘图符号(pch)。对于 number[i] > 1 ，会绘制一个小绘图符号，并从中发出 number[i] equi-angular ‘rays’。

如果是 rotate = TRUE 和 number[i] >= 2 ，则为第一条射线选择随机方向(而不是 y 轴)。目标是 jitter 向日葵的方向，以防止产生虚假的视觉印象。

值

具有相同长度的三个组成部分的列表，

x	x 坐标
y	y 坐标
number	number

如果您只对此返回值感兴趣，请使用xyTable()(来自包grDevices)。

副作用

以‘sunflowers’为符号绘制散点图。

例子

require(stats) # for rnorm
require(grDevices)

## 'number' is computed automatically:
sunflowerplot(iris[, 3:4])
## Imitating Chambers et al, p.109, closely:
sunflowerplot(iris[, 3:4], cex = .2, cex.fact = 1, size = .035, seg.lwd = .8)
## or
sunflowerplot(Petal.Width ~ Petal.Length, data = iris,
              cex = .2, cex.fact = 1, size = .035, seg.lwd = .8)


sunflowerplot(x = sort(2*round(rnorm(100))), y = round(rnorm(100), 0),
              main = "Sunflower Plot of Rounded N(0,1)")
## Similarly using a "xyTable" argument:
xyT <- xyTable(x = sort(2*round(rnorm(100))), y = round(rnorm(100), 0),
               digits = 3)
utils::str(xyT, vec.len = 20)
sunflowerplot(xyT, main = "2nd Sunflower Plot of Rounded N(0,1)")

## A 'marked point process' {explicit 'number' argument}:
sunflowerplot(rnorm(100), rnorm(100), number = rpois(n = 100, lambda = 2),
              main = "Sunflower plot (marked point process)",
              rotate = TRUE, col = "blue4")

作者

Andreas Ruckstuhl, Werner Stahel, Martin Maechler, Tim Hesterberg, 1989-1993. Port to R by Martin Maechler maechler@stat.math.ethz.ch.

参考

Chambers, J. M., Cleveland, W. S., Kleiner, B. and Tukey, P. A. (1983). Graphical Methods for Data Analysis. Wadsworth.

Schilling, M. F. and Watkins, A. E. (1994). A suggestion for sunflower plots. The American Statistician, 48, 303-305. doi:10.2307/2684839.

Murrell, P. (2005). R Graphics. Chapman & Hall/CRC Press.

也可以看看

density , xyTable