Постройте разреженные данные с шестнадцатеричными метками, используя ggplot2

Я хочу построить разреженные данные с использованием разреженных масштабов с красивыми шестнадцатеричными метками, используя ggplot2 в GNU R. У меня есть фрейм данных и функция метки, подобные приведенным ниже:

require(ggplot2)
df <- data.frame(src = round(c(0x10000:0x10100,runif(100, 0x1000,0x100000))),
                 dst = round(c(0x11000:0x11100,runif(100,0x1000,0x100000))))
hexlabels=function(x) {base::sprintf("0x%x",as.integer(x))}

Ключ в том, что данные очень редко разбросаны по широкому диапазону. Кроме того, есть смесь плотных участков с разреженными участками.

График базовой точки ggplot(df, aes(x = src, y = dst)) + geom_point() + scale_x_continuous(labels = hexlabels) + scale_y_continuous(labels = hexlabels) не представляет плотную часть графика адекватным образом, и шестнадцатеричные метки расположены на неудачных разрывах.

Поэтому для решения первой проблемы я попытался использовать дискретные шкалы с преобразованием в коэффициенты:

ggplot(df, aes(x = factor(src), y = factor(dst))) + 
    geom_point() + 
    scale_x_discrete(labels = hexlabels) +
    scale_y_discrete(labels = hexlabels)

Этот результат представляет собой график, который показывает адекватное представление точек, но совершенно нечитаемые дискретные шкалы.

До сих пор я использовал индексы, чтобы вернуться к непрерывным масштабам, чтобы получить читаемый результат, но без значимых меток.

ggplot(df, aes(x = as.numeric(factor(src)),
               y = as.numeric(factor(dst)))) + geom_point()

Можете ли вы дать мне подсказки, как реализовать этот график с аналогичными масштабами, но с использованием исходных значений src и dst в качестве меток на осях, возможно, с хорошими перерывами для шестнадцатеричных значений?

До сих пор я безуспешно пытался преобразовать мои данные src и dst в отдельные предварительно обработанные фреймы данных (ссылочные лайки):

require(scales)
as.referencelike <- function(x) { 
    data.frame(ref = x, idx = as.numeric(as.factor(x))) }
df$rlsrc = as.referencelike(df$src)
df$rldst = as.referencelike(df$dst)
referencelike_trans <- trans_new("referencelike", 
    transform = function(x) {x$idx}, 
    inverse = identity)
ggplot(df, aes(x = rlsrc, y = rldst)) + geom_point() + 
    scale_x_continuous(trans = referencelike_trans) + 
    scale_y_continuous(trans = referencelike_trans)

Это приводит к ошибке Error: Aesthetics must be either length 1 or the same as the data (357): x, y, вероятно потому, что ggplot принимает длину небольших фреймов данных и не проверяет преобразование. Также необходимо реализовать обратное преобразование. Указанное преобразование на самом деле не вызывает.

Второй моей попыткой было создать собственный класс:

require(scales)
reference <- setClass("reference", slots = c("ref","idx"))
as.reference <- function(y) { 
    i = as.numeric(as.factor(y))
    Map(function(a,b) { 
        reference(ref = a, idx = b) }, y, i)}
df$rsrc = as.reference(df$src)
df$rdst = as.reference(df$dst)
reference_trans <- trans_new("reference", 
    transform = function(x) {x@idx}, 
    inverse = identity)
as.data.frame.reference <- function(x,...) { data.frame(ref = x@ref, idx = x@idx, ...) }
ggplot(df, aes(x = rsrc, y = rdst)) + geom_point() + 
    scale_x_continuous(trans = reference_trans) + 
    scale_y_continuous(trans = reference_trans)

В этот момент я получаю следующую ошибку: Error: geom_point requires the following missing aesthetics: x, y

До сих пор я не пробовал реализовать вариант pretty_breaks для шестнадцатеричных данных.

Любая помощь приветствуется!


r hex ggplot2 sparse-matrix labels
person Arne Wichmann    schedule 27.07.2016    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Я нашел рабочий код для этого примера:

hexbreaks <- function(x) {
    n = 5
    x<-as.numeric(x); 
    mask =0
    for(i in seq(30,0)) {
        mask = bitwOr(mask,2**i)
        masked = bitwAnd(x,mask)
        count = sum(masked==x)
        if(count >=n) {
            return(masked[masked==x])
        }
    }
    c(min(x),median(x),max(x))
}

ggplot(df, aes(x = factor(src), y = factor(dst))) + geom_point() + 
    scale_x_discrete(breaks=hexbreaks, labels=hexlabels) +
    scale_y_discrete(breaks=hexbreaks, labels=hexlabels)
person Arne Wichmann    schedule 27.07.2016