Counts Chart如果单从绘图上理解可以认为是一个散点图,但是计数图的出现解决了散点图的一个问题,就是如果存在多个点数值相同,那么无法体现出来,展示出来的数据看起来会比实际数据显得少一些。散点重叠的位置只画一个点,用这个点的大小来代表这个位置重叠点的多少,计数图用点的大小来代表这个位置重叠点的多少,丰富了散点图的展示内容。

下面用R做简单说明:



library(ggplot2)
library(ggthemes)

# 设置主题,可能我比较青睐theme_few,大家
# 可以根据自己的需求选择合适的主题
theme_set(theme_few())

# 利用mpg数据集做演示
ggplot(mpg, aes(cty, hwy)) +
    geom_count(col = "tomato3", show.legend = F) +
    labs(
        subtitle = "mpg: city vs highway mileage",
        y = "hwy",
        x = "cty",
        title = "Counts Plot"
    )

当然我们还可以根据不同的车型来绘图(分类较多也不容易分辨,此处展示依旧使用mpg数据集,平时绘图以简单明了为主),shape确定点的形状:


# 利用mpg数据集做演示
ggplot(mpg, aes(cty, hwy, shape = class)) +
    geom_count(col = "tomato3", show.legend = T) +
    labs(
        subtitle = "mpg: city vs highway mileage",
        y = "hwy",
        x = "cty",
        title = "Counts Plot"
    )

多维度展示数据需要注意你所传递给读者的信息,不宜太复杂引起困惑。

参考资料:

1.http://r-statistics.co/Top50-Ggplot2-Visualizations-MasterList-R-Code.html