科研绘图模板之蜂窝图

蜂窝图（Hexbin Plot）是一种用于可视化二维数据分布的图表类型。它类似于散点图，但在数据密集区域使用六边形（蜂窝）来表示数据点的分布密度。蜂窝图的主要目的是更好地呈现高密度区域的数据趋势，并减少在这些区域可能出现的重叠。

以下是蜂窝图的主要特点和组成部分：

1. 六边形（蜂窝）： 数据点被映射到二维平面上的蜂窝区域。每个蜂窝表示一个数据密度区域，其大小和颜色可以反映该区域内的数据点数量。

2. 颜色映射： 蜂窝的颜色通常用于表示该区域的数据密度。较深的颜色通常对应于较高的数据点密度，而较浅的颜色对应于较低的密度。

3. 数据轴： 蜂窝图的两个轴通常代表两个相关联的变量。通过观察蜂窝图，可以识别变量之间的关系以及数据的分布模式。

4. 透明度： 有时，蜂窝图的六边形可以具有透明度，以更好地显示重叠的蜂窝区域。

5. 轴标签和标题： 蜂窝图通常包括轴标签和标题，以提供关于图表内容的更多信息。

蜂窝图适用于以下情况：

• 高密度数据： 当数据点在特定区域内非常密集时，蜂窝图能够更好地反映这些密集区域的数据趋势。

• 数据分布可视化： 蜂窝图有助于观察数据的整体分布，并识别可能存在的聚类或趋势。

• 避免重叠： 通过使用六边形蜂窝，蜂窝图可以减少在高密度区域出现的散点图重叠问题。

在R语言中，你可以使用ggbeeswarm创建蜂窝图。

library(ggbeeswarm)
ggplot(iris, aes(Species, Sepal.Length)) +
  geom_beeswarm(aes(color = Species),
                size = 3, 
                cex = 3) + 
  geom_signif(comparisons = list(c("setosa", "versicolor"), 
                                 c("versicolor", "virginica")),
              map_signif_level = T,
              y_position = c(7.3, 8.2)) +
  theme_bw()

解释各部分：

1. ggplot(iris, aes(Species, Sepal.Length)): 创建一个ggplot对象，指定数据集为iris，x轴为Species，y轴为Sepal.Length。

2. geom_beeswarm(aes(color = Species), size = 2.5, cex = 3): 添加蜂窝图，按照Species进行着色，设置点的大小（size）和形状（cex）。蜂窝图以一种避免重叠的方式显示散点，使得在高密度区域中也能清晰展示数据分布。

3. geom_signif(comparisons = list(c("setosa", "versicolor"), c("versicolor", "virginica")), map_signif_level = T, y_position = c(7, 8)): 添加统计学显著性标记，比较setosa和versicolor以及versicolor和virginica。y_position参数设置标记的位置。

4. theme_bw(): 使用白底主题，将图表的背景设置为白色。

总体而言，这段代码生成了一个散点图，用于展示鸢尾花不同种类的萼片长度分布。通过蜂窝图的方式，能够更好地在高密度区域中展示数据点，而添加的显著性标记则用于强调不同种类之间的显著性差异。