在R中可视化2变量联合概率质量函数

Lor*_*ein 6 r

我在R中有一个矩阵表示两个变量的联合概率质量函数(pmf),例如:

> matrix(c(.13, .00004, 0, 0, 0, .04, .13, .008, 0, 0, .01, .007, .16, .02, .0004, .004, .025, .070, .14, .01, .001, .007, .028, .028, .12), nrow=5)
        [,1]  [,2]   [,3]  [,4]  [,5]
[1,] 0.13000 0.040 0.0100 0.004 0.001
[2,] 0.00004 0.130 0.0070 0.025 0.007
[3,] 0.00000 0.008 0.1600 0.070 0.028
[4,] 0.00000 0.000 0.0200 0.140 0.028
[5,] 0.00000 0.000 0.0004 0.010 0.120
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我想创建这个数据的2D可视化,将其划分为5x5个较小的正方形,其中单个正方形的颜色与矩阵中的条目成比例.(在上面的情况下,它沿着对角线是最暗的).有没有一种简单的方法来生成这种类型的图像?

Cha*_*ase 3

ggplot 可以很容易地处理这个问题。我知道有两种简单的方法可以做到这一点:

library(ggplot2)
dat <- matrix(c(.13, .00004, 0, 0, 0, .04, .13, .008, 0, 0, .01, .007, .16, .02, .0004, .004, .025, .070, .14, .01, .001, .007, .028, .028, .12), nrow=5)
ggfluctuation(as.table(dat), type = "colour") +
    scale_fill_gradient(low = "white", high = "blue")

#Or with geom_tile
dat.m <- melt(dat)

ggplot(dat.m, aes(X1, X2, fill = value)) + 
    geom_tile(colour = "grey") + scale_fill_gradient(low = "white", high = "blue")
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为了完整起见,这是一个格解(也很简单):

library(lattice)
levelplot(dat)
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