自動防止ggplot hexbin從軸切割幾何的方法

Question

這是與以前的帖子（ggplot hexbin shows different number of hexagons in plot versus data frame）稍有不同的問題。

我正在使用hexbin（）將數據存入六邊形對象，並使用ggplot（）來繪製結果。我注意到，有時候，情節邊緣上的六角形被削減了一半。下面是一個例子。

library(hexbin) 
library(ggplot2) 

set.seed(1) 
data <- data.frame(A=rnorm(100), B=rnorm(100), C=rnorm(100), D=rnorm(100), E=rnorm(100)) 
maxVal = max(abs(data)) 
maxRange = c(-1*maxVal, maxVal) 

x = data[,c("A")] 
y = data[,c("E")] 
h <- hexbin(x=x, y=y, xbins=5, shape=1, IDs=TRUE, xbnds=maxRange, ybnds=maxRange) 
hexdf <- data.frame (hcell2xy (h), hexID = h@cell, counts = h@count) 
ggplot(hexdf, aes(x = x, y = y, fill = counts, hexID = hexID)) + 
    geom_hex(stat = "identity") + 
    coord_cartesian(xlim = c(maxRange[1], maxRange[2]), ylim = c(maxRange[1], maxRange[2])) 

這產生了一個六邊形頂部切斷，一個六邊形底部切斷圖形：

另一種方法，我可以嘗試是硬編碼值（這裏是1.5）加到x和y軸的極限上。這樣做似乎解決了這個問題，因爲沒有六邊形被切斷了。

ggplot(hexdf, aes(x = x, y = y, fill = counts, hexID = hexID)) + 
    geom_hex(stat = "identity") + 
    scale_x_continuous(limits = maxRange * 1.5) + 
    scale_y_continuous(limits = maxRange * 1.5) 

然而，即使該第二種方法在這種情況下解決問題，1.5的值是任意的。我正在嘗試將這個過程自動化爲各種數據，並且可以使用各種容器大小和六邊形尺寸。是否有解決方案讓所有六邊形在劇情中完全可見，而不必硬編碼任何可能對某些實例來說太大或太小的值？

Answer 1

考慮到你可以跳過hexbin的計算，並讓ggplot完成這項工作。

然後，如果你喜歡手動設置可以設置binwidth倉的寬度和修改限制：

bwd = 1 
    ggplot(data, aes(x = x, y = y)) + 
    geom_hex(binwidth = bwd)  + 
    coord_cartesian(xlim = c(min(x) - bwd, max(x) + bwd), 
        ylim = c(min(y) - bwd, max(y) + bwd), 
        expand = T) + 
    geom_point(color = "red")  + 
    theme_bw() 

這樣，六邊形絕不應截斷（雖然你可能最終與一些 「空」 的空間

結果與bwd = 1：

結果與bwd = 3：

相反，如果您喜歡以編程方式設置垃圾箱的數量，你可以使用：

nbins_x <- 4 
    nbins_y <- 6 

    range_x <- range(data$A, na.rm = T) 
    range_y <- range(data$E, na.rm = T) 
    bwd_x <- (range_x[2] - range_x[1])/nbins_x 
    bwd_y <- (range_y[2] - range_y[1])/nbins_y 

    ggplot(data, aes(x = A, y = E)) + 
    geom_hex(bins = c(nbins_x,nbins_y)) + 
    coord_cartesian(xlim = c(range_x[1] - bwd_x, range_x[2] + bwd_x), 
        ylim = c(range_y[1] - bwd_y, range_y[2] + bwd_y), 
        expand = T) + 
    geom_point(color = "red")+ 
    theme_bw()