Sử dụng gganimate để xây dựng một quan sát biểu đồ bằng quan sát? Cần phải làm việc cho các bộ dữ liệu lớn hơn (~ n = 5000)

Tôi muốn lấy mẫu các điểm từ một bản phân phối bình thường, và sau đó xây dựng từng điểm một bằng cách sử dụng gganimategói cho đến khi khung cuối cùng hiển thị dấu chấm đầy đủ.

Một giải pháp hoạt động cho các bộ dữ liệu lớn hơn ~ 5.000 - 20.000 điểm là điều cần thiết.

Đây là mã tôi có cho đến nay:

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 trông như thế này:

> 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

Biểu đồ tĩnh hiển thị dotplot chính xác:

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

Tuy nhiên, gganimatephiên bản không (xem bên dưới). Nó chỉ đặt các chấm trên trục x và không xếp chúng.

plot+
  transition_reveal(along=index)

Một cái gì đó tương tự như thế này sẽ rất lý tưởng: Tín dụng: https://gist.github.com/thomasp85/88d6e7883883315314f341d2207122a1

Một lựa chọn khác là vẽ các điểm với một geom khác. bạn sẽ cần phải thực hiện một số lần đếm trên dữ liệu của mình trước (và tạo thùng) nhưng nó không yêu cầu làm cho dữ liệu của bạn dài hơn.

Ví dụ: bạn có thể sử dụng geom_point, nhưng thách thức sẽ là làm cho kích thước của các điểm của bạn đúng, để chúng chạm / không chạm. Điều này phụ thuộc vào kích thước thiết bị / tập tin.

Nhưng bạn cũng có thể chỉ sử dụng ggforce::geom_ellipseđể vẽ dấu chấm của mình :)

geom_point (dùng thử và lỗi với kích thước thiết bị)

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 (Kiểm soát hoàn toàn kích thước điểm)

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) 

cập nhật trong liên kết mà bạn cung cấp cho ví dụ tuyệt vời của thomas, bạn có thể thấy rằng anh ta sử dụng một cách tiếp cận tương tự - anh ta sử dụng geom_circle thay vì geom_ellipse, mà tôi đã chọn vì kiểm soát tốt hơn cho cả bán kính dọc và ngang.

Để có được hiệu ứng "giọt rơi", bạn sẽ cần transition_statesvà thời lượng dài và nhiều khung hình mỗi giây.

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) 

^{Được tạo vào ngày 2020-04-29 bởi gói reprex (v0.3.0)}

Một số nguồn cảm hứng từ: ggplot dotplot: Sử dụng đúng cách của geom_dotplot là gì?

Thử cái này. Ý tưởng cơ bản là phân nhóm các obs thành các khung, tức là chia theo chỉ số và sau đó tích lũy các mẫu vào các khung, tức là trong khung 1 chỉ có quan sát đầu tiên được hiển thị, trong khung 2 obs 1 và 2, ..... Có lẽ ở đó là một cách thanh lịch hơn để đạt được điều này, nhưng nó hoạt động:

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`.

^{Được tạo vào ngày 2020-04-27 bởi gói reprex (v0.3.0)}

Tôi nghĩ chìa khóa ở đây là tưởng tượng cách bạn sẽ tạo hoạt hình này theo cách thủ công, nghĩa là bạn sẽ thêm một chấm quan sát tại một thời điểm vào dotplot kết quả. Với ý nghĩ này, cách tiếp cận tôi sử dụng ở đây là tạo ra một ggplotđối tượng bao gồm các lớp cốt truyện = số lượng quan sát, sau đó từng bước qua từng lớp 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)

Lưu ý rằng tôi đặt keep_layers=FALSEđể tránh quá mức. Nếu bạn vẽ đồ thị ban đầu ggplot, bạn sẽ thấy ý tôi là gì, vì lần quan sát đầu tiên được vẽ 100 lần, 99 lần thứ hai ... vv

Điều gì về nhân rộng cho các bộ dữ liệu lớn hơn?

Vì số khung hình = số lượng quan sát, bạn cần điều chỉnh cho khả năng mở rộng. Ở đây, chỉ cần giữ các khung # không đổi, nghĩa là bạn phải để mã nhóm các khung thành các phân đoạn, mà tôi đang thực hiện thông qua seq()chức năng, chỉ định length.out=100. Cũng lưu ý trong ví dụ mới, tập dữ liệu chứa n=5000. Để giữ dotplot trong khung, bạn cần làm cho kích thước của các chấm thực sự nhỏ. Tôi có thể làm cho các chấm hơi quá nhỏ ở đây, nhưng bạn ge ý tưởng. Bây giờ # khung = số nhóm quan sát.

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)