绘制2D密度图

密度图可以看作是平滑后的直方图，能大致观察连续变量的分布情况；那么 2D 密度图（2d density plot）就是 x 轴和 y 轴上各有一个连续变量，同时展示两个变量的关系。

并且，当数据的点非常多并且出现严重重叠时，2D 密度图能通过颜色的渐变，更清晰的展现两个数值变量间的关系。

ggdensity 是一个新的 ggplot2 扩展 R 包，其中包含几个简单函数替换 ggplot2原有函数，能更加简单的制作 2D 密度图以及相关图形。

https://github.com/jamesotto852/ggdensity

安装和载入需要的 R 包：

# install.packages("ggdensity")
library("ggdensity")
library("ggplot2")

以 iris 数据为例，使用函数 geom_hdr()：

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) +
  geom_hdr(xlim = c(3, 9), ylim = c(0, 5))

右侧 legend 显示对应区域的概率，默认为 50%，80%，95% 和 99%。

并且，geom_hdr() 能兼容使用 ggplot2 包中的其它函数：

# 去除背景颜色和网格线
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) +
  geom_hdr(xlim = c(3, 9), ylim = c(0, 5)) +
  theme_bw() +
  theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank())

分面图：

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width, fill = Species)) +
  geom_hdr(xlim = c(3, 9), ylim = c(0, 5)) +
  scale_fill_brewer(palette = "Set1") + # 调色
  theme_bw() + # 主题
  facet_wrap(~Species) # 分成多个图

可以使用 geom_hdr_lines() 绘制等高线图（contour plot）。

ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Sepal.Width)) +
  geom_hdr_lines(aes(
    colour = after_stat(probs)), 
    alpha = 1, 
    xlim = c(3, 9), 
    ylim = c(0, 5)
    ) + # 等高线图
  geom_point(alpha = 0.5) +
  scale_colour_brewer(palette = 1) +
  theme_bw()