Lattice Graphics Tips

LatticeはRに標準添付のライブラリなので，どんな環境でも使えることが期待できる．

まずデータを準備する．meltを使うと扱いやすい形に変換できて便利．

library(lattice)
library(reshape)
data(iris)
head(iris)

##   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
## 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
## 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
## 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
## 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
## 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
## 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

melted.iris <- melt(iris)

## Using Species as id variables

head(melted.iris)

##   Species     variable value
## 1  setosa Sepal.Length   5.1
## 2  setosa Sepal.Length   4.9
## 3  setosa Sepal.Length   4.7
## 4  setosa Sepal.Length   4.6
## 5  setosa Sepal.Length   5.0
## 6  setosa Sepal.Length   5.4

確率密度分布

sepal.length <- subset(melted.iris, variable="Sepal.Length")
print(densityplot(sepal.length$value, groups=sepal.length$Species, auto.key=T))

凡例を横に並べる

print(densityplot(sepal.length$value, groups=sepal.length$Species, auto.key=list(column=3)))

グリッドを入れる

panelを書く順番でグリッドが表に来るか裏に来るかが決まる．

print(densityplot(sepal.length$value, groups=sepal.length$Species, auto.key=TRUE,
                  panel=function(...){panel.densityplot(...); panel.grid(h=-1, v=-1)}))

色を変える

colで色を変えようとしても凡例の色が変わらないので，ちょっと手を入れる必要がある

new.col <- rainbow(3)
par.settings <- list(superpose.line=list(col=new.col))

print(densityplot(sepal.length$value, groups=sepal.length$Species,
                  par.settings=par.settings, auto.key=TRUE))

参考: http://www.magesblog.com/2012/12/changing-colours-and-legends-in-lattice.html

密度分布の下にある点を取り除く

点の数が多すぎると PDF にしたときに重くなってしまうので，取り除いてお
く．

print(densityplot(sepal.length$value, groups=sepal.length$Species,
                  plot.points = FALSE, auto.key=TRUE))

並べる

print(densityplot(~melted.iris$value|factor(melted.iris$variable), groups=melted.iris$Species, auto.key=TRUE))

並べるけど，軸は独立させる

print(densityplot(~melted.iris$value|factor(melted.iris$variable), groups=melted.iris$Species,
                  auto.key=TRUE, scales=list(x="free")))

print(densityplot(~melted.iris$value|factor(melted.iris$variable), groups=melted.iris$Species,
                  auto.key=TRUE, scales=list(x="free", y="free")))

平行線図

線の数が多いときはalphaで薄くしておくと良い感じになる．

parallelplot(~iris[1:4], alpha=0.4)

ここで，Min/MaxはPetal.Width, Petal.Length, Sepal.Width, Sepal.Length
のそれぞれで最大値，最小値が計算されている．なんらかの時間経過が見たい
ときなど，スケールが変わってしまっては困るときは要注意．上手い解決法が
分からないので，とりあえずアドホックな方法として最小値と最大値を全体に
いれることで対処している．

iris.tmp <- data.frame(iris)[1:4]
iris.tmp["max",] <- rep(max(iris.tmp), times=dim(iris.tmp)[2])
iris.tmp["min",] <- rep(min(iris.tmp), times=dim(iris.tmp)[2])
parallelplot(~iris.tmp, alpha=0.4)