`geom_spoke`에 전달하기 전에 X, Y, 쎄타 데이터를 2D bin으로 요약하십시오.

Question

각각에 대한 평균 헤딩을 계산하기 위해 2D 빈으로 나누고 자하는 x, y 좌표 및 헤딩 각도로 구성된 데이터가 있습니다 빈과 ggplot의 geom_spoke와 줄거리.

# heatmap of x,y counts 
p <- ggplot(dat, aes(x, y)) + 
    geom_bin2d(binwidth = c(50, 50)) + 
    coord_equal() 
#ggplot_build(p)$data[[1]] #access binned data 

:

# data 
set.seed(1) 
dat <- data.frame(x = runif(100,0,100), y = runif(100,0,100), angle = runif(100, 0, 2*pi)) 

# manual binning 
bins <- rbind(
    #bottom left 
    dat %>% 
    filter(x < 50 & y < 50) %>% 
    summarise(x = 25, y = 25, angle = mean(angle), n = n()), 
    #bottom right 
    dat %>% 
    filter(x > 50 & y < 50) %>% 
    summarise(x = 75, y = 25, angle = mean(angle), n = n()), 
    #top left 
    dat %>% 
    filter(x < 50 & y > 50) %>% 
    summarise(x = 25, y = 75, angle = mean(angle), n = n()), 
    #top right 
    dat %>% 
    filter(x > 50 & y > 50) %>% 
    summarise(x = 75, y = 75, angle = mean(angle), n = n()) 
) 

# plot 
ggplot(bins, aes(x, y)) + 
    geom_point() + 
    coord_equal() + 
    scale_x_continuous(limits = c(0,100)) + 
    scale_y_continuous(limits = c(0,100)) + 
    geom_spoke(aes(angle = angle, radius = n/2), arrow=arrow(length = unit(0.2,"cm"))) 

내가 각 빈에 대한 계수 데이터를 포함하는 2D 방식, 예를 만드는 방법을 알고 여기에

는 수동으로 만든 쓰레기통에, 내가 원하는 무엇의 예

그러나 geom_spoke으로 전달하기 전에 각 bin의 제목과 같은 다른 변수를 요약하는 방법을 찾지 못하는 것 같습니다. 첫 번째 비닝이 없으면 내 플롯은 다음과 같이 보입니다.

Answer 1

하나의 방법이 있습니다.

# adjust range & number of bins here 
x.range <- pretty(dat$x, n = 3) 
y.range <- pretty(dat$y, n = 3) 

> x.range 
[1] 0 50 100 
> y.range 
[1] 0 50 100 

자동 &을 X하는 기반으로 빈에 각 행을 지정합니다 : 당신은 (X & y)에 한 번, 다른 & 모든 것이 코드에 포함되어야한다 각 차원에 쓰레기통의 수/범위를 결정해야합니다

dat <- dat %>% 
    group_by(bin) %>% 
    mutate(x.mean = mean(x), 
     y.mean = mean(y), 
     angle.mean = mean(angle), 
     n = n()) %>% 
    ungroup() 

> head(dat) 
# A tibble: 6 x 10 
     x  y angle x.bin y.bin bin x.mean y.mean angle.mean  n 
    <dbl> <dbl> <dbl> <int> <int> <chr> <dbl> <dbl>  <dbl> <int> 
1 26.55087 65.47239 1.680804  1  2 1_2 26.66662 68.56461 2.672454 29 
2 37.21239 35.31973 1.373789  1  1 1_1 33.05887 28.86027 2.173177 23 
3 57.28534 27.02601 3.247130  2  1 2_1 74.71214 24.99131 3.071629 23 
4 90.82078 99.26841 1.689866  2  2 2_2 77.05622 77.91031 3.007859 25 
5 20.16819 63.34933 1.138314  1  2 1_2 26.66662 68.56461 2.672454 29 
6 89.83897 21.32081 3.258310  2  1 2_1 74.71214 24.99131 3.071629 23 

플롯 witho :

dat <- dat %>% 
    rowwise() %>% 
    mutate(x.bin = max(which(x > x.range)), 
     y.bin = max(which(y > y.range)), 
     bin = paste(x.bin, y.bin, sep = "_")) %>% 
    ungroup() 

> head(dat) 
# A tibble: 6 x 6 
     x  y angle x.bin y.bin bin 
    <dbl> <dbl> <dbl> <int> <int> <chr> 
1 26.55087 65.47239 1.680804  1  2 1_2 
2 37.21239 35.31973 1.373789  1  1 1_1 
3 57.28534 27.02601 3.247130  2  1 2_1 
4 90.82078 99.26841 1.689866  2  2 2_2 
5 20.16819 63.34933 1.138314  1  2 1_2 
6 89.83897 21.32081 3.258310  2  1 2_1 

각 빈에 대한 평균값을 계산 : 예 간격이에 빠져 유타는 빈 번호/빈 폭을 하드 코딩 : 등등 채우기 팔레트, 전설 라벨, 플롯 제목의 선택으로

ggplot(dat, 
     aes(x, y, fill = bin)) + 
    geom_bin2d(binwidth = c(diff(x.range)[1], 
          diff(y.range)[1])) + 
    geom_point(aes(x = x.mean, y = y.mean)) + 
    geom_spoke(aes(x = x.mean, y = y.mean, angle = angle.mean, radius = n/2), 
      arrow=arrow(length = unit(0.2,"cm"))) + 
    coord_equal() 

기타 세부 사항은 이후 불통 될 수있다.

Answer 2

@ Z.Lin의 답변을 확장하면 다음과 같이 변형되어 평균 x, y 좌표 대신 각 빈의 가운데에 하나의 플롯 점이 표시됩니다. left_join을 사용하는 것보다 더 웅변적인 해결책이 있다면 기쁜 마음입니다.

# data 
set.seed(1) 
dat <- data.frame(x = runif(100,0,100), 
        y = runif(100,0,100), 
        angle = runif(100, 0, 2*pi)) 

# set parameters 
n <- 2 #n bins 
x.max #maximum x value 
y.max #maximum y value 

x.range <- seq(0, x.max, length.out = n+1) 
y.range <- seq(0, y.max, length.out = n+1) 

# bin data 
dat <- dat %>% 
    rowwise() %>% 
    mutate(x.bin = max(which(x > x.range)), 
     y.bin = max(which(y > y.range)), 
     bin = paste(x.bin, y.bin, sep = "_")) %>% 
    ungroup() 

# summarise values for each bin 
dat <- dat %>% 
    group_by(bin) %>% 
    select(bin, x.bin, y.bin, x, y, angle) %>% 
    mutate(angle.mean = mean(angle), 
     n = n()) %>% 
    ungroup() 

# add x,y-coords for centre points of each bin 
x.bin.coords <- data.frame(x.bin = 1:n, 
          x.bin.coord = (x.range + (x.max/n/2))[1:n]) 
y.bin.coords <- data.frame(y.bin = 1:n, 
          y.bin.coord = (y.range + (y.max/n/2))[1:n]) 

dat <- left_join(dat, x.bin.coords, by = "x.bin") 
dat <- left_join(dat, y.bin.coords, by = "y.bin") 

# plot 
ggplot(data = dat, aes(x, y)) + 
    geom_bin2d(binwidth = c(diff(x.range)[1], diff(y.range)[1])) + 
    geom_point(data = dat, aes(x = x.bin.coord, y = y.bin.coord)) + 
    geom_spoke(data = dat, aes(x = x.bin.coord, y = y.bin.coord, angle = angle.mean, radius = n/2), arrow=arrow(length = unit(0.2,"cm"))) + 
    coord_equal()