群蜂图,像蜂群一样展示数据,使用R包beeswarm 和 ggbeeswarm 包实现。

1.1 iris

iris数据集，又称为“安德森鸢尾花卉数据集”（Anderson’s Iris data set），是 R 语言内置的一个“玩具”数据集，也是统计学、数据科学和机器学习领域中使用最频繁、最著名的示例数据集之一。

它包含了150个鸢尾花样本的测量数据，这150个样本分别来自三个不同的鸢尾花品种：山鸢尾 (Setosa)、变色鸢尾 (Versicolor) 和 维吉尼亚鸢尾 (Virginica)，每个品种各50个样本。

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library(beeswarm)
library(ggplot2)
library(ggbeeswarm)
data(iris)
knitr::kable(head(iris))
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
5.4 3.9 1.7 0.4 setosa

群峰图使用的R包和数据集

iris数据集共有5个变量:

  • Sepal.Length: 花萼长度，单位是厘米。
  • Sepal.Width: 花萼宽度，单位是厘米。
  • Petal.Length: 花瓣长度，单位是厘米。
  • Petal.Width: 花瓣宽度，单位是厘米。
  • Species: 物种/品种，一个因子变量，包含三个水平（levels）：setosa, versicolor, 和 virginica。

1.2 beeswarm

1.2.1 基础

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beeswarm(iris$Sepal.Length)

最简单的群峰图

1.2.2 翻转坐标轴

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beeswarm(iris$Sepal.Length, horizontal=TRUE)

翻转坐标轴的群峰图

1.2.3 自定义

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beeswarm(
  iris$Sepal.Length,
  pch=16, # 点的形状
  col='blue', # 点的颜色
  cex=1.5, # 点的大小
)

自定义的群峰图

1.2.4 分组

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beeswarm(
  Sepal.Length ~ Species, 
  data=iris,
  col=c("orange", "lightblue", "magenta"),
  pch = 19, # fill the dots
#   corral = "gutter" # 使用“gutter”方法来处理重叠,边缘裁切
)

分组的群峰图

更多可以更改的参数见beeswarm包文档。

1.3 ggbeeswarm

ggbeeswarm包是ggplot2的扩展包，有两个核心函数:

  • geom_beeswarm()函数创建群峰图。
  • geom_quasirandom()函数创建准随机分布图,这是一种介于蜂群图和抖动图之间的混合图。

1.3.1 基础

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ggplot(iris,aes(y=Sepal.Length,x='')) +
  geom_beeswarm()

最基本的geom_beeswarm

1.3.2 翻转坐标轴

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ggplot(iris,aes(x=Sepal.Length,y='')) +
  geom_beeswarm()

翻转坐标轴的geom_beeswarm

1.3.3 自定义颜色

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ggplot(iris,aes(y=Sepal.Length,x='')) +
  geom_beeswarm(color='blue') +
  theme_minimal()

自定义颜色的geom_beeswarm

还有更多可以通过“method”参数来控制的群峰图方法,例如"center"、"square"、"hexagon"等。 见ggbeeswarm包文档。

1.3.4 分组

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ggplot(iris,aes(x=Species, y=Sepal.Length, colour=Species)) +
  geom_beeswarm() + 
  theme(legend.position = "none")

分组的geom_beeswarm
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ggplot(iris,aes(x=Species, y=Sepal.Length, colour=Species)) +
  geom_beeswarm() +
  scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9")) +
  theme_minimal() + 
  theme(legend.position = "none")

自定义主题的分组geom_beeswarm