用ggpairs（）

Question

i想将the

stat_binhex()

统计量与

ggplot2

函数（

ggpairs()

r软件包）一起使用。  例如，我想在this情节中使用

GGally

而不是

stat_binhex()。这可能吗？

感谢您的帮助！

geom_point()

Answer 1

当前版本的

Answer 2

（2.1.2）这比以前要容易得多：不需要任何低级黑客攻击，并且可以更轻松地将其与

GGally

自定义的其他方面更容易结合。

ggpairs

cannot认为，这仍然不是

ggally_hexbin <- function (data, mapping, ...)  {
    p <- ggplot(data = data, mapping = mapping) + geom_hex(...)
    p
}
ggpairs(df, 
    ## use 'ggally_hexbin' for continuous × continuous plots
    lower = list(continuous = "hexbin", 
    ## use default plots for all other variable types
    combo = "facethist", discrete = "facetbar", na =  "na"))

Answer 3

的自定义的一部分。

在

lukea的答案上建造，让我们将其转换为一个函数：

设置要求并定义功能：

ggpair()

收集一些数据：

require(ggplot2)[enter image description here][1]
require(GGally)
require(hexbin)


ggpairs_hex <- function(df, hexbins = 10) {
  # REF: https://stackoverflow.com/questions/20872133/using-stat-binhex-with-ggpairs
  p <- ggpairs(df, lower="blank")
  seq <- 1:ncol(df)
  for (x in seq)
    for (y in seq) 
      if (y>x) 
        p <- putPlot(p, ggplot(df, aes_string(x=names(df)[x],y=names(df)[y])) + stat_binhex(bins = hexbins), y,x)
  
  return(p)
}

测试函数：

require(MASS)

# data generation from:
# https://predictivehacks.com/how-to-generate-correlated-data-in-r/
set.seed(312)
# create the variance covariance matrix
sigma<-rbind(c(1,-0.8,-0.7), c(-0.8,1, 0.9), c(-0.7,0.9,1))
# create the mean vector
mu<-c(10, 5, 2) 
# generate the multivariate normal distribution
df<-as.data.frame(MASS::mvrnorm(n=10000, mu=mu, Sigma=sigma))

@@ben-bolker的答案似乎效果很好，但是是否有任何方法可以为所有或每个pannel添加传奇？ 谢谢！