R geom_tile ggplot2应用了哪种统计？

Question

我使用geom_tile()在同一张图上绘制了3个变量...

tile_ruined_coop<-ggplot(data=df.1[sel1,])+
  geom_tile(aes(x=bonus, y=malus, fill=rf/300))+
  scale_fill_gradient(name="vr")+
  facet_grid(Seuil_out_coop_i ~ nb_coop_init)
tile_ruined_coop

我对结果感到满意！

但是，采用哪种统计处理来fill ？ 这是一个意思吗？

Answer 1

要绘制填充值的平均值，应在绘制之前汇总值。 scale_colour_gradient（...）在数据级别上不起作用，但在可视化级别上起作用。 让我们从一个玩具数据框开始，以构建一个可重复使用的示例。

mydata = expand.grid(bonus = seq(0, 1, 0.25), malus = seq(0, 1, 0.25), type = c("Risquophile","Moyen","Risquophobe"))
mydata = do.call("rbind",replicate(40, mydata, simplify = FALSE))
mydata$value= runif(nrow(mydata), min=0, max=50)
mydata$coop = "cooperative"

现在，在进行绘图之前，建议您在40个值的组中计算平均值，对于此操作，请使用dplyr包：

library(dplyr)
data = mydata %>% group_by("bonus","malus","type","coop") %>% summarise(vr=mean(value))

拖，您已经准备好使用ggplot2绘制数据集：

library(ggplot2)
g = ggplot(data, aes(x=bonus,y=malus,fill=vr))
g = g + geom_tile()
g = g + facet_grid(type~coop)

结果是：

确保填充值恰好是您的值的平均值。
这是您所期望的吗？

Answer 2

如文档所示，它使用stat_identity 。 您可以轻松地进行测试：

DF <- data.frame(x=c(rep(1:2, 2), 1), 
                 y=c(rep(1:2, each=2), 1), 
                 fill=1:5)

#  x y fill
#1 1 1    1
#2 2 1    2
#3 1 2    3
#4 2 2    4
#5 1 1    5

p <- ggplot(data=DF) +
  geom_tile(aes(x=x, y=y, fill=fill))

print(p)

如您所见，1/1组合的填充值为5。如果使用因子，则更清楚会发生什么：

p <- ggplot(data=DF) +
  geom_tile(aes(x=x, y=y, fill=factor(fill)))

print(p)

如果您想描述均值，我建议在ggplot2之外计算它们：

library(plyr)
DF1 <- ddply(DF, .(x, y), summarize, fill=mean(fill))
p <- ggplot(data=DF1) +
  geom_tile(aes(x=x, y=y, fill=fill))

print(p)

这比尝试找出stat_summary可以以某种方式与geom_tile stat_summary播放（我对此表示怀疑）要容易得多。

Answer 3

scale_fill（）和geom_tile（）不应用统计信息-或最好将stat_identity（）应用到您的填充值= rf / 300。 它只计算您使用了多少种颜色，然后使用munsell函数'mnsl（）'生成颜色。 如果只想对显示的颜色应用一些统计信息，则应使用：

scale_colour_gradient(trans = "log")

要么

scale_colour_gradient(trans = "sqrt")

改变图块之间的颜色并不是最好的主意，因为这些图必须具有可比性，并且您可以根据它们的颜色来比较这些值。 希望这可以帮助