Как построить гистограмму с чрезвычайно распространенными значениями / пробелами в графике или ggplot - PullRequest
Новая
       96

Как построить гистограмму с чрезвычайно распространенными значениями / пробелами в графике или ggplot

0 голосов
/ 05 марта 2019

Я строю некоторые наблюдения с двумя или более модами, разделенными далеко друг от друга.Я хотел бы иметь сюжет, который мог бы игнорировать разрыв автоматически.Упрощенный пример наблюдений: 

obs= c(rnorm(100, 0, 1), rnorm(100, sample(c(-1e6, 1e6), 1), 1))

Я заметил, что gap.plot() из библиотеки plotrix может сделать подобное, но есть ли способ сделать это в plotly / * 1007?* без указания диапазона зазора вручную?Мой разрыв является случайным из-за экстремального среднего значения случайной выборки.

1 Ответ

0 голосов
/ 05 марта 2019

Как насчет простого разбиения набора следующим образом: 

obs= c(rnorm(100, 0, 1), rnorm(100, sample(c(-1e6, 1e6), 1), 1))

histN <- function(x, n){
  clustRes <- kmeans(x,centers = n)
  par(mfrow=c(1,n))
  for(i in 1:n){
    hist(x[clustRes$cluster==i], xlab="", main = sprintf("subset = %d",i))
  }
}
dev.new()
histN(obs,2)

или как более привлекательная, но менее гибкая альтернатива: 

hist2 <- function(x){
  clustRes <- kmeans(x,centers = 2)
  parDefault <- par()
  layout(matrix(c(1,1,1,2,3,3,3),nrow=1))
  idx1 <- which.min(clustRes$centers)
  idx2 <- which.max(clustRes$centers)
  h1 <- hist(x[clustRes$cluster==idx1],plot=FALSE)
  h2 <- hist(x[clustRes$cluster==idx2],plot=FALSE)
  yRange <- c(min(c(h1$counts,h2$counts)),max(c(h1$counts,h2$counts)))
  par(mai = c(parDefault$mai[1:3],0))
  par(cex = parDefault$cex)
  hist(x[clustRes$cluster==idx1],ylim= yRange, xlab="", ylab ="", main = sprintf("subset = %d",1),axes=FALSE)
  axis(1)
  axis(2)
  par(mai = c(parDefault$mai[1],0,parDefault$mai[3],0))
  par(cex = 3)
  plot(1:10,type="n", axes=FALSE, xlab="...", ylab ="")
  text(x= 5, y= 5, "...")
  axis(1, tick=FALSE,labels = FALSE)
  par(mai = c(parDefault$mai[1],0,parDefault$mai[3:4]))
  par(cex = parDefault$cex)
  hist(x[clustRes$cluster==idx2],ylim= yRange, xlab="", ylab ="", main = sprintf("subset = %d",2),axes=FALSE)
  axis(1)
  axis(4)
}
dev.new()
hist2(obs)
...