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譬如水怙牛過窓櫺 頭角四蹄都過了 因甚麼尾巴過不得

色付き棒グラフ行列(ggplot2)

『StanとRでベイズ統計モデリング』12章のデータを使います

StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R)

StanとRでベイズ統計モデリング (Wonderful R)

GitHub - MatsuuraKentaro/RStanBook: 『StanとRでベイズ統計モデリング』のサポートページです.

16×24のプレートの各位置に異なる処置を施して目的変数 Y を観測したデータです。

ふつうのヒートマップで図示するとこう。

f:id:abrahamcow:20180214012837p:plain

これだとどの位置にどの処置を施したかはわかりません。

色付き棒グラフ行列で図示するとこうなります。

f:id:abrahamcow:20180214013113p:plain

色が処置を表します。

目的変数Yと説明変数(処置)を同時に見ることができます、そんなにいろんな変数を同時に見る必要があるかという点はさておき。

以下に R のコードを載せます。

library(tidyverse)

dat <-read_csv("https://raw.githubusercontent.com/MatsuuraKentaro/RStanBook/master/chap12/input/data-2Dmesh.txt",
               col_names = FALSE)
dat_d <-read_csv("https://raw.githubusercontent.com/MatsuuraKentaro/RStanBook/master/chap12/input/data-2Dmesh-design.txt",
                 col_names = FALSE)
dat2 <-dat %>% 
  set_names(1:24) %>% 
  mutate(i=row_number()) %>% 
  gather(j,Y,-i) %>% 
  mutate(j=as.numeric(j))
dat_d2 <-dat_d %>% 
  set_names(1:24) %>% 
  mutate(i=row_number()) %>% 
  gather(j,TID,-i) %>% 
  mutate(j=as.numeric(j))
dat_all <-left_join(dat2,dat_d2,by=c("i","j"))

p_tile <-ggplot(dat_all,aes(x=i,y=j,fill=Y))+
  geom_tile()+
  scale_y_reverse()

print(p_tile)
#ggsave("~/Desktop/tile.png",p_tile)

theme_spark <- function (base_size = 11, base_family = "") {
  theme_grey(base_size = base_size, base_family = base_family) %+replace%
    theme(panel.background = element_rect(fill = "white",colour = NA),
          panel.grid =element_blank(),
          axis.line.y = element_blank(),
          panel.border = element_blank(),
          strip.text.x = element_blank(),
          strip.text.y = element_text(angle = 0),
          strip.background = element_blank())
}

p_col <-ggplot(dat_all,aes(x=i,y=Y,fill=factor(TID)))+
  geom_col()+
  facet_grid(j~.)+
  scale_y_continuous(breaks = c(0,10))+
  theme_spark()+
  theme(legend.position = "none")

print(p_col)
#ggsave("~/Desktop/col.png",p_col)