在 R 中创建连续的一维热图

Question

由于缺少更好的名称，我想在 R 中创建一个连续的一维热图，即 this question

的一维版本

要使用的玩具数据：

df <- data.frame(x=1:20,
  freq=c(8, 7, 5, 6, 10, 4, 2, 9, 3, 10, 1, 8, 4, 7, 2, 6, 7, 6, 9, 9))

我可以使用

创建粗略的网格化输出

ggplot(data=df, aes(x=x, y=1)) + geom_tile(aes(fill=freq))

但与另一个问题类似，我想要一个平滑的颜色过渡。不幸的是，我对二维答案的理解不够好，无法将其适应一维。

Answer 1

我不太确定我理解你想要什么，但这是解决[我认为是]你的问题的尝试：

首先，你的vector很短，freq的变化很突兀，所以会很有"tile-like"的剧情感觉。你需要先解决这个问题。我的方法是使用 spline 插值：

 newdf=data.frame(x=spline(df)[[1]],freq=spline(df)[[2]],y=rep(1,times=3*length(df$x)))

请注意，我还在数据框中创建了一个 y 向量。

现在可以使用 lattice 的 levelplot:

绘制

levelplot(freq~x*y,data=newdf)

这会产生更平滑的情节（据我了解，这就是您所需要的）。它也可以用 ggplot:

绘制

ggplot(newdf,aes(x=x,y=y,fill=freq))+geom_tile()

========== 编辑添加 ============

请注意，您可以使用 spline 的 n 参数控制新的向量长度，从而实现更平滑的过渡 (spline(df,n=100)[[1]]) 如果您遵循此选项，使确保你调整了 times 你在 y 的定义中重复了 1！！默认 n 是输入向量长度的 3 倍。

Answer 2

由于您的数据是频率，因此将它们呈现为原始数据对我来说更有意义：

df2 <- unlist(apply(df, 1, function(x) rep(x[1], x[2])))

然后我会使用内核密度来创建您的类别的平滑表示：

df2 <- density(df2, adjust = 1)
df2 <- data.frame(x = df2$x, y = df2$y) #shouldn't there be an as.data.frame method for this?

然后绘制为图块：

ggplot(df2, aes(x = x, y = 1, fill = y)) + geom_tile()

您可以在 density 调用中使用 adjust 参数来更改平滑级别。

调整 1（默认）： 调整 0.5： 调整 0.3：