在Hexagon Binning中使用颜色和大小属性(ggplot2)

Question

我希望能够构建一些图表来展示一些NBA球员和球队的投篮趋势/效果.我想如下格式化六边形:尺寸将代表镜头的数量,颜色将代表该位置的相对效率(pts/attempt).这是我正在寻找的一个很好的例子,由Kirk Goldsberry创建:

我已经能够使用hexbins并hexTapply获得接近期望结果的东西,但形状是圆形.这是我的代码(包括示例数据):

library(hexbin); library(ggplot2)
df <- read.table(text="xCoord yCoord   pts
11.4     14.9     2
2.6       1.1      0
4.8       4.1      2
-14.4    8.2      2
4.2       0.3      0
0.4       0.0     2
-23.2   -1.1      3", header=TRUE)
h <- hexbin (x=df$xCoord, y = df$yCoord, IDs = TRUE, xbins=50)
pts.binned <- hexTapply (h, df$pts, FUN=mean)

df.binned <- data.frame (xCoord  = h@xcm, 
          yCoord  = h@ycm, FGA = h@count, pts = pts.binned)

chart.player <- ggplot (df.binned, aes (x =xCoord , 
                  y =yCoord , col = pts, size = FGA)) + coord_fixed() + 
geom_point()  + scale_colour_gradient("Points/Attempt", low = "green", high="red")

考虑它的另一种方法是plot(h, style="lattice")通过pts/attempt 来着色六边形- 但我也不确定如何做到这一点.

有没有办法用六边形而不是圆形来获得这个图形？

Answer 1

首先感谢您提出这个问题并以极大的想象力分享这个情节!

这里尝试使用lattice包.主要是我实现你的想法:通过pts/attempt"着色图中的六边形(h,style ="lattice").格子的使用也是因为你可以使用grid格子面板函数内的函数(绘制)地面细节例如)

我生成了一些数据

dat <- data.frame(
  xCoord = round(runif(1000,-30,30),2),
  yCoord = round(runif(1000,-2,30),2),
  pts = sample(c(0,2,3),100,rep=T))
#dat$pts[dat$xCoord <0 & dat$yCoord] <- 3

这里的情节:

    xyplot(yCoord~xCoord,data =dat , panel = function(x,y,...)
   {
     hbin<-hexbin(dat$xCoord,dat$yCoord,xbins=50,IDs=TRUE)
     mtrans<-hexTapply(hbin,dat$pts,sum,na.rm=TRUE)
     cols <- rainbow( 4,alpha=0.5)
     grid.hexagons(hbin, style='lattice',
                   ,minarea=0.5,maxarea=5,colorcut=c(0,.6,1),
                   border=NA,
                   pen=cols[mtrans+1])
     ## Now you can get fun to draw the ground here
     ## something like...
     ## grid.circle(gp=gpar(fill=NA))
   })

编辑使用OP实际数据.我得到了这个情节.你需要minarea和``maxarea argument to define overlapping regions. I add also an image as abckground usinggrid.raster` 一起玩.我没有情节技巧所以我从网上选择一个,但你可以使用这种技术来增加一个基础.我相信你可以做一个更好的形象.

library(lattice)
library(hexbin)
library(png)
xyplot(locationY~locationX,data =dat , panel = function(x,y,...)
{
    ## imgae bakground
    m <- readPNG('basket.png')
    rimg <- as.raster(m)
    grid.raster(rimg, x=0, y=61.5, just="top", width=50,
              default.units = "native")
    panel.fill(col=rgb(1,1,1,alpha=0.8))

    hbin<-hexbin(dat$locationX,dat$locationY,xbins=50,IDs=TRUE)
    mtrans<-hexTapply(hbin,dat$Points,sum,na.rm=TRUE)
    cols <- rainbow(4)
    grid.hexagons(hbin, style='lattice',
                  ,minarea=0.1,maxarea=50,colorcut=c(0,.6,1),
                  border=NA,
                  pen=cols[mtrans+1])
})