如何在R中绘制"放大"效果

Question

如上面的草图所示,您可以想象上面的一个是参数空间的图,例如,正态分布的均值和方差,下面的是相应的密度图.这样做的任何提示？谢谢〜

更新:作为一项增强功能,我可以为此构建一个交互式版本吗？比如,每当我鼠标悬停在一个点上时,R就会显示下面的相应图表.

Answer 1

这是一个交互式版本,您可以单击某个点,然后会出现相应的密度图.主要用于?identify和@Tyler建议?zoomInPlot.

关于它如何工作的更多细节:rxlim并且rylim在最开始时定义的是围绕所选点的矩形的大小,因此可能想要改变因子/20.多次点击的可能性非常重要:identify()仅在"最近"的情节中检测点击次数,即

par(mfrow = c(1,2))
plot(1:10) # 1
plot(1:10) # 2
identifyPch(1:10)

仅在情节#2(此处identifyPch()来自?identify)中检测点击次数.对于此问题par(mfg=c(1, 1)),使用了:

MFG

形式为c(i,j)的数字向量,其中i和j表示下一个(如果设置)或正在绘制(如果查询)将绘制图形阵列中的哪个图形.该数组必须已由mfcol或mfrow设置.

zoom <- function (x, y, xlim, ylim, xd, yd) 
{
  rxlim <- x + c(-1, 1) * (diff(range(xd))/20)
  rylim <- y + c(-1, 1) * (diff(range(yd))/20)
  par(mfrow = c(1, 2))
  plot(xd, yd, xlab = "mean", ylab = "sd")
  xext <- yext <- rxext <- ryext <- 0
  if (par("xaxs") == "r") {
    xext <- diff(xlim) * 0.04
    rxext <- diff(rxlim) * 0.04
  }
  if (par("yaxs") == "r") {
    yext <- diff(ylim) * 0.04
    ryext <- diff(rylim) * 0.04
  }
  rect(rxlim[1] - rxext, rylim[1] - ryext, rxlim[2] + rxext, 
       rylim[2] + ryext)
  xylim <- par("usr")
  xypin <- par("pin")
  rxi0 <- xypin[1] * (xylim[2] - (rxlim[1] - rxext))/diff(xylim[1:2])
  rxi1 <- xypin[1] * (xylim[2] - (rxlim[2] + rxext))/diff(xylim[1:2])
  y01i <- xypin[2] * (xylim[4] - (rylim[2] + ryext))/diff(xylim[3:4])
  y02i <- xypin[2] * ((rylim[1] - ryext) - xylim[3])/diff(xylim[3:4])
  mu <- x
  curve(dnorm(x, mean = mu, sd = y), from = -4 * y + mu, to = 4 * y + mu, 
        xlab = paste("mean:", round(mu, 2), ", sd: ", round(y, 2)), ylab = "")
  xypin <- par("pin")
  par(xpd = NA)
  xylim <- par("usr")
  xymai <- par("mai")
  x0 <- xylim[1] - diff(xylim[1:2]) * (xymai[2] + xymai[4] + 
                                         rxi0)/xypin[1]
  x1 <- xylim[1] - diff(xylim[1:2]) * (xymai[2] + xymai[4] + 
                                         rxi1)/xypin[1]
  y01 <- xylim[4] - diff(xylim[3:4]) * y01i/xypin[2]
  y02 <- xylim[3] + diff(xylim[3:4]) * y02i/xypin[2]
  par(xpd = TRUE)
  xend <- xylim[1] - diff(xylim[1:2]) * xymai[2]/(2 * xypin[1])
  xprop0 <- (xylim[1] - xend)/(xylim[1] - x0)
  xprop1 <- (xylim[2] - xend)/(xylim[2] - x1)
  par(xpd = NA)
  segments(c(x0, x0, x1, x1), 
           c(y01, y02, y01, y02), 
           c(xend, xend, xend, xend), 
           c(xylim[4] - (xylim[4] - y01) * xprop0, 
             xylim[3] + (y02 - xylim[3]) * xprop0, 
             xylim[4] - (xylim[4] - y01) * xprop1, 
             xylim[3] + (y02 - xylim[3]) * xprop1))
  par(mfg = c(1, 1))
  plot(xd, yd, xlab = "mean", ylab = "sd")
}

ident <- function(x, y, ...)
{
  ans <- identify(x, y, n = 1, plot = FALSE, ...)
  if(length(ans)) {
    zoom(x[ans], y[ans], range(x), range(y), x, y)
    points(x[ans], y[ans], pch = 19)
    ident(x, y)
  }
}

x <- rnorm(10)
y <- rnorm(10, mean = 5)
par(mfrow = c(1, 2))
plot(x, y, xlab = "mean", ylab = "sd")
ident(x, y)

Answer 2

iplots包非常接近这个,虽然技术上没有'缩放'.iplots具有使用Java GUI实现的交互式链接图.您可以在一个图上选择点,并在其他图中突出显示相同的点. 该软件包的网站就在这里.

library(iplots)
data(Cars93)
iplot(Cars93$Horsepower, Cars93$MPG.city)
ihist(Cars93$Horsepower)

在这里,我在左侧散点图中选择了一些点,将它们变为红色,并且它们也在右侧直方图中突出显示(直方图与密度图最接近).