2 添加颜色

stat_density2d(aes(colour = ..level..))表示给密度图函数：colour设置等高线颜色

ggplot(faithful, aes(x = eruptions, y = waiting)) +
  stat_density2d(aes(colour = ..level..))

3 辅助加工

可以将密度变量映射到透明度来渲染，R语言实现代码如下：

ggplot(faithful, aes(x = eruptions, y = waiting)) +
  geom_point() + # 散点图函数
  stat_density2d(aes(alpha = ..density..), geom = "raster", contour = FALSE) # 密度图函数：alpha设置填充透明度数据为密度，geom设置绘制栅格图

图形一：

require(grDevices) # for colours
x <- -6:16  # 设置向量
op <- par(mfrow = c(2, 2)) # 设置图形为2*2的格式
contour(outer(x, x), method = "edge", vfont = c("sans serif", "plain"))
z <- outer(x, sqrt(abs(x)), FUN = "/")
image(x, x, z) #设置三元图
contour(x, x, z, col = "pink", add = TRUE, method = "edge",#密度的等高线曲线图
        vfont = c("sans serif", "plain"))
contour(x, x, z, ylim = c(1, 6), method = "simple", labcex = 1,
        xlab = quote(x[1]), ylab = quote(x[2]))
contour(x, x, z, ylim = c(-6, 6), nlev = 20, lty = 2, method = "simple",
        main = "20 levels; \"simple\" labelling method")

图形二：

## Persian Rug Art:
x <- y <- seq(-4*pi, 4*pi, len = 27)
r <- sqrt(outer(x^2, y^2, "+"))
opar <- par(mfrow = c(2, 2), mar = rep(0, 4))
for(f in pi^(0:3))
  contour(cos(r^2)*exp(-r/f),#密度的等高线曲线图
          drawlabels = FALSE, axes = FALSE, frame = TRUE)

图形三：

x1 <-3;x2 <-6;x3<-9
n <- 10000
y1 <-rnorm(n,0,x1) #随机正态分布
y2 <-rnorm(n,0,x2)
y3 <-rnorm(n,0,x3)
x<-c(rep(x1,n),rep(x2,n),rep(x3,n))
y <- c(y1,y2,y3)
z<-c(dnorm(y1,0,x1),dnorm(y2,0,x2),dnorm(y3,0,x3))
ma.dat <-data.frame(x=x,y=y,z=z)
library(scatterplot3d) #加载三维包
var3d <-scatterplot3d(ma.dat,type="p",lwd=2,pch=46,box=FALSE,x.ticklabs=c(1,NA,2,NA,3),scale.y=1)

图形四：等高线图

win.graph()
data(volcano) #加载火山数据集
grey_gamma <- 2.2
grys <- grey.colors(8, 0.55, 0.95, grey_gamma)
layout(matrix(c(1,2,1,3,1,4),3,2,byrow=TRUE), c(3,1))
image(volcano, axes=F, col=terrain.colors(100),, asp=1, main="a")
contour(volcano, add=T)

图形五：山体等高线图

win.graph()
data(volcano)#加载火山数据集
#设置高程值
z <- volcano
#x坐标，每个网格为10米分辨率，方向由南向北
x <- 10*(1:nrow(z))   
#y坐标，每个网格为10米分辨率，方向由东向西
y <- 10*(1:ncol(z))    
 
## 二维可视化：栅格+等高线（见图片1）
par(mar=rep(0.5,4))              
image(x, y, z, col=terrain.colors(100), axes=F)
contour(x, y, z, levels=seq(from=min(z), to=max(z), by=10),axes=F, add=T)

## 三维可视化（见图片2）
par(mar=rep(0,4))    
#三维网格模式显示（白膜）
persp(x,y,z,theta=120,phi=15,scale=F,axes=F)

## 带色带的三维模式渲染（见图片3）
#设置高程值为2倍拉伸
z <- 2 * volcano
x <- 10 * (1:nrow(z))
y <- 10 * (1:ncol(z))
 
## 创建一份新的用于绘制的网格数据集
#z0是用于设置栅格边缘的颜色
z0 <- min(z) - 20
#用z0的颜色，把整个栅格包裹起来
z <- rbind(z0, cbind(z0, z, z0), z0)
#用x的最小值和最大值，把x包裹起来，对应上面那个z0
x <- c(min(x) - 1e-10, x, max(x) + 1e-10)
#用y的最小值和最大值，把x包裹起来，对应上面那个z0
y <- c(min(y) - 1e-10, y, max(y) + 1e-10)
 
## 创建用于显示颜色的矩阵
#默认全部使用绿色
fcol <- matrix("green3", nr = nrow(z)-1, nc = ncol(z)-1)
#用灰色把所有的绿色都包裹起来,即设置四周的边界值
fcol[ , i2 <- c(1,ncol(fcol))] <- "gray"
fcol[i1 <- c(1,nrow(fcol)) , ] <- "gray"
 
## Take average of four neighboring values for palette
##将上面设置的默认色，用都取相邻的四个格网颜色的平均值进行替换
zi <- (volcano[ -1,-1] + volcano[ -1,-61] + volcano[-87,-1] + volcano[-87,-61])/4
pal <- terrain.colors(20)[cut(zi, quantile(zi, seq(0,1, len = 21)), include.lowest = TRUE)]
fcol[-i1,-i2] <- pal
 
## 绘图
par(mar=rep(0,4))
persp(x, y, z, theta=120, phi=15, col = fcol, scale = FALSE, shade = 0.4, border = NA) #三维可视化

4 本章汇总