Gözlemle bir histogram gözlemi oluşturmak için gganimate kullanılsın mı? Daha büyük veri kümeleri için çalışması gerekir (~ n = 5000)

Normal bir dağılımdan noktaları örneklemek ve daha sonra gganimateson kare tam dotplot gösterene kadar paketi kullanarak tek tek bir nokta grafiği oluşturmak istiyorum.

Daha büyük veri kümeleri için çalışan bir çözüm ~ 5.000 - 20.000 nokta gereklidir.

İşte şimdiye kadar sahip olduğum kod:

library(gganimate)
library(tidyverse)

# Generate 100 normal data points, along an index for each sample 
samples <- rnorm(100)
index <- seq(1:length(samples))

# Put data into a data frame
df <- tibble(value=samples, index=index)

Df şöyle görünür:

> head(df)
# A tibble: 6 x 2
    value index
    <dbl> <int>
1  0.0818     1
2 -0.311      2
3 -0.966      3
4 -0.615      4
5  0.388      5
6 -1.66       6

Statik grafik doğru nokta grafiğini gösterir:

# Create static version
plot <- ggplot(data=df, mapping=aes(x=value))+
          geom_dotplot()

Ancak, gganimatesürüm bunu yapmaz (aşağıya bakınız). Noktaları yalnızca x eksenine yerleştirir ve istiflemez.

plot+
  transition_reveal(along=index)

Buna benzer bir şey ideal olurdu: Kredi: https://gist.github.com/thomasp85/88d6e7883883315314f341d2207122a1

Başka bir seçenek de noktaları başka bir geom ile çizmektir. önce verilerinizde (ve binning'de) bazı sayımlar yapmanız gerekir, ancak verilerinizin daha uzun süre yapılmasını gerektirmez.

Örneğin, geom_point , ancak zorluk noktalarınızın boyutlarını doğru bir şekilde elde etmek olacaktır, böylece dokunurlar / dokunmazlar. Bu, görüntü alanına / dosya boyutuna bağlıdır.

Ama sadece ggforce::geom_ellipsenoktalarınızı çizmek için de kullanabilirsiniz :)

geom_point (görünüm boyutu ile deneme yanılma)

library(tidyverse)
library(gganimate)

set.seed(42)
samples <- rnorm(100)
index <- seq(1:length(samples))
df <- tibble(value = samples, index = index)

bin_width <- 0.25

count_data <- # some minor data transformation
  df %>%
  mutate(x = plyr::round_any(value, bin_width)) %>%
  group_by(x) %>%
  mutate(y = seq_along(x))

plot <-
  ggplot(count_data, aes(group = index, x, y)) + # group by index is important
  geom_point(size = 5)

p_anim <- 
  plot +
  transition_reveal(index)

animate(p_anim, width = 550, height = 230, res = 96)

geom_ellipse (Nokta büyüklüğünün tam kontrolü)

library(ggforce)
plot2 <- 
  ggplot(count_data) +
  geom_ellipse(aes(group = index, x0 = x, y0 = y, a = bin_width/2, b = 0.5, angle = 0), fill = 'black') +
  coord_equal(bin_width) # to make the dots look nice and round

p_anim2 <- 
  plot2 +
  transition_reveal(index) 

animate(p_anim2) 

GüncellemeThomas'ın şaşırtıcı örneğine verdiğiniz bağlantıda , benzer bir yaklaşım kullandığını görebilirsiniz - hem dikey hem de yatay yarıçap için daha iyi kontrol nedeniyle seçtiğim geom_ellipse yerine geom_circle kullanıyor.

"Düşen damlalar" etkisini elde etmek için ihtiyacınız olacak transition_statesve uzun bir süre ve saniyede birçok kare.

p_anim2 <- 
  plot2 +
  transition_states(states = index, transition_length = 100, state_length = 1) +
  shadow_mark() +
  enter_fly(y_loc = 12) 

animate(p_anim2, fps = 40, duration = 20) 

^{2020-04-29 tarihinde reprex paketi tarafından oluşturuldu (v0.3.0)}

biraz ilham kaynağı: ggplot dotplot: geom_dotplot'un doğru kullanımı nedir?

Bunu dene. Temel fikir gruba obs çerçevelere, yani indekse bölünür ve sonra örnekleri çerçevelere biriktirir, yani çerçeve 1'de sadece ilk obs gösterilir, çerçeve 2 obs 1 ve 2, ..... Belki de orada bunu başarmanın daha zarif bir yoludur, ancak işe yarar:

library(ggplot2)
library(gganimate)
library(dplyr)
library(purrr)

set.seed(42)

# example data
samples <- rnorm(100)
index <- seq(1:length(samples))

# Put data into a data frame
df <- tibble(value=samples, index=index)

# inflated df. Group obs together into frames
df_ani <- df %>% 
  split(.$index) %>% 
  accumulate(~ bind_rows(.x, .y)) %>% 
  bind_rows(.id = "frame") %>% 
  mutate(frame = as.integer(frame))
head(df_ani)
#> # A tibble: 6 x 3
#>   frame  value index
#>   <int>  <dbl> <int>
#> 1     1  1.37      1
#> 2     2  1.37      1
#> 3     2 -0.565     2
#> 4     3  1.37      1
#> 5     3 -0.565     2
#> 6     3  0.363     3

p_gg <- ggplot(data=df, mapping=aes(x=value))+
  geom_dotplot()
p_gg
#> `stat_bindot()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

p_anim <- ggplot(data=df_ani, mapping=aes(x=value))+
  geom_dotplot()

anim <- p_anim + 
  transition_manual(frame) +
  ease_aes("linear") +
  enter_fade() +
  exit_fade()
anim
#> `stat_bindot()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

^{2020-04-27 tarihinde reprex paketi tarafından oluşturuldu (v0.3.0)}

Buradaki anahtarın, bu animasyonu manuel olarak nasıl oluşturacağınızı hayal etmek olduğunu düşünüyorum, yani ortaya çıkan nokta grafiğine her seferinde bir gözlem noktası ekleyeceksiniz. Bunu göz önünde bulundurarak, burada kullandığım yaklaşım ggplot, komplo katmanları = gözlem sayısı, ardından adım adım katmandan oluşan bir nesne yaratmaktı transition_layer.

# create the ggplot object
df <- data.frame(id=1:100, y=rnorm(100))

p <- ggplot(df, aes(y))

for (i in df$id) {
  p <- p + geom_dotplot(data=df[1:i,])
}

# animation
anim <- p + transition_layers(keep_layers = FALSE) +
    labs(title='Number of dots: {frame}')
animate(anim, end_pause = 20, nframes=120, fps=20)

keep_layers=FALSEFazla çizmeyi önlemek için ayarladığımı unutmayın . İlk ggplotnesneyi çizerseniz, ilk gözlem 100 kez, ikinci 99 kez çizildiğinden, ne demek istediğimi görürsünüz.

Daha büyük veri kümeleri için ölçeklendirme yapmaya ne dersiniz?

Kare sayısı = gözlem sayısı olduğundan, ölçeklenebilirlik için ayar yapmanız gerekir. Burada, # kareleri sabit tutmanız yeterlidir, yani kodun kareleri seq()işlev aracılığıyla yaptığım parçalara ayırmasına izin vermeniz gerekir length.out=100. Yeni örnekte veri kümesinin de bulunduğunu unutmayın n=5000. Nokta grafiğini çerçevede tutmak için noktaların boyutlarını gerçekten küçültmeniz gerekir. Ben muhtemelen burada noktaları biraz fazla küçük yaptım, ama siz fikir. Şimdi # kare = gözlem grubu sayısı.

df <- data.frame(id=1:5000, y=rnorm(5000))

p <- ggplot(df, aes(y))

for (i in seq(0,length(df$id), length.out=100)) {
  p <- p + geom_dotplot(data=df[1:i,], dotsize=0.08)
}

anim <- p + transition_layers(keep_layers=FALSE) +
  labs(title='Frame: {frame}')

animate(anim, end_pause=20, nframes=120, fps=20)