将极坐标直方图与极坐标散点图结合起来

我想绘制一个将极坐标直方图（罗盘方位测量值）与极坐标散点图（表示倾角和方位值）组合的绘图。例如，这是我想生产什么（source）：将极坐标直方图与极坐标散点图结合起来

让我们忽视了柱状图无意义规模的绝对值;我们在图中显示直方图进行比较，而不是读取确切值（这是地质学中的传统图）。直方图y轴文本通常不会显示在这些图中。

点显示他们的方位（垂直角度）和倾角（距中心的距离）。倾角始终在0到90度之间，轴承始终在0-360度之间。

我可以得到一些方法，但我坚持直方图的尺度（在下面的例子中，0-20）和散点图的尺度之间的不匹配（总是0-90，因为它是一个倾角测量）。

这里是我的例子：

n <- 100 
bearing <- runif(min = 0, max = 360, n = n) 
dip <- runif(min = 0, max = 90, n = n) 

library(ggplot2) 
ggplot() + 
    geom_point(aes(bearing, 
       dip), 
      alpha = 0.4) + 
    geom_histogram(aes(bearing), 
       colour = "black", 
       fill = "grey80") + 
    coord_polar() + 
    theme(axis.text.x = element_text(size = 18)) + 
    coord_polar(start = 90 * pi/180) + 
    scale_x_continuous(limits = c(0, 360), 
        breaks = (c(0, 90, 180, 270))) + 
    theme_minimal(base_size = 14) + 
    xlab("") + 
    ylab("") + 
    theme(axis.text.y=element_blank())

如果你仔细观察，你可以在圆圈的中心看到一个很小的直方图。

我怎样才能得到直方图看起来像顶部的情节，以便直方图自动缩放，以便最高的酒吧等于圆的半径（即90）？

来源

2016-08-04 Ben

也许做ggplot外杆高度的计算，然后将其rescalling 0 -90会做诡计吗？听起来比重新调整倾角更好。 –

您可以使用'geom_histogram（aes（bearing，y = ..count .. * 10）'来放大10倍。自动缩放有点困难，因为它需要访问直方图中的实际中断，但是像'max （dip）/ max（hist（bearing，n = 30，plot = FALSE）$ counts）'should do fine。 – Axeman

此外，您可能想要调换'geom_point'和'geom_histogram'的顺序，以便前者出现顶部。 – Axeman

to_barplot或许可以以更简单的方式进行，但在这里它是：

library(Hmisc) 
library(dplyr) 

set.seed(2016) 
n <- 100 
bearing <- runif(min = 0, max = 360, n = n) 
dip <- runif(min = 0, max = 90, n = n) 

rescale_prop <- function(x, a, b, min_x = min(x), max_x = max(x)) { 
    (b-a)*(x-min_x)/(max_x-min_x) + a 
} 

to_barplot <- bearing %>% 
    cut2(cuts = seq(0, 360, 20)) %>% 
    table(useNA = "no") %>% 
    as.integer() %>% 
    rescale_prop(0, 90, min_x = 0) %>% # min_x = 0 to keep min value > 0 (if higher than 0 of course) 
    data.frame(x = seq(10, 350, 20), 
      y = .) 

library(ggplot2) 
ggplot() + 
    geom_bar(data = to_barplot, 
      aes(x = x, y = y), 
      colour = "black", 
      fill = "grey80", 
      stat = "identity") + 
    geom_point(aes(bearing, 
       dip), 
      alpha = 0.4) + 
    geom_hline(aes(yintercept = 90), colour = "red") + 
    coord_polar() + 
    theme(axis.text.x = element_text(size = 18)) + 
    coord_polar(start = 90 * pi/180) + 
    scale_x_continuous(limits = c(0, 360), 
        breaks = (c(0, 90, 180, 270))) + 
    theme_minimal(base_size = 14) + 
    xlab("") + 
    ylab("") + 
    theme(axis.text.y=element_blank())

结果：

来源

2016-08-04 09:30:17

Thannks，这非常有帮助。奇怪的是，我们无法将条形图直接移至剧情上的最后一个圆圈。我看到你把红线放在90度，所以我不确定接下来的线是什么。即使使用'expand = c（0,0）'，外线仍然存在。 – Ben

将'panel.grid = element_blank（）'添加到'theme'，但您需要用'geom_hline's和'geom_hline's重新创建网格，请参阅http://stackoverflow.com/questions/20808009/remove-额外的空间和环在极点的边缘 –

啊，并且对于'table（useNA =“no”）'抱歉，我有一个包装它，所以它总是打印NAs并忘记在发布之前删除它。 –

这不是最终的解决方案，但我认为它会朝着正确的方向发展。这里的问题是直方图的比例与点的比例有很大不同。按照规模我打算最大值。

如果你要改变的点，你可以得到这样的：

scaling <- dip/9 
ggplot() + 
    geom_point(aes(bearing, 
        scaling), 
       alpha = 0.4) + 
    geom_histogram(aes(bearing), 
        colour = "black", 
        fill = "grey80") + 
    coord_polar() + 
    theme(axis.text.x = element_text(size = 18)) + 
    coord_polar(start = 90 * pi/180) + 
    scale_x_continuous(limits = c(0, 360), 
         breaks = (c(0, 90, 180, 270))) + 
    theme_minimal(base_size = 14) + 
    xlab("") + 
    ylab("") + 
    theme(axis.text.y=element_blank())

在这里，我来到了缩放的数量，启发式。下一步是找出一个定义它的算法方法。类似这样：取点的最大y值，并用直方图的最大y值除以。

来源

2016-08-04 08:43:36 thepule

将极坐标直方图与极坐标散点图结合起来

回答

相关问题