可视化：蜜蜂图

日常瞎掰

  这两天被网上的 “海普话” 洗脑了。。。这中文十级听力，不来个翻译真的有些听不懂了。
  “叮咚鸡”
  “大狗叫”
  “带一段”
  “带兴奋剂”
  “带鼠鸡”
  “出去见口马”
  这段“灵魂喊楼”，听起来带有莫名的喜感和亲切！然后就被有才的网友改编成rap，加上优美的旋律就产生了奇特的反应，听起来不要太魔性太上头啊！

蜜蜂图

  蜜蜂图(beeswarm)属于点图的一种，与普通的点图相比，视觉上差别还是很大的，可以很清晰地展示数据的分布，下面我们来直观地比较一下beeswarm、普通point以及普通point加抖动(ggplot+jitter)的效果。使用来自R包beeswarm中的同一组乳腺癌数据来绘图：

  从上图可以发现，beeswarm很好地体现了数据的分布特征，能够很直观地看出数据点在Y轴上的分布多少。而后两者就无法直观地获取到这些信息。
  接着，我们来看看如何绘制蜜蜂图，有两个R包可用beeswarm和ggbeeswarm，这两个包用起来都挺方便，不过后者依赖第一个包，且基于ggplot语法绘图，可扩展性就很强了。本人更喜欢后一个包，所以这里我们用ggbeeswarm来展示如何绘制蜜蜂图：

library(ggbeeswarm)
library(beeswarm)
data(breast)

ggplot(breast,aes(x=ER,y=time_survival))+theme_bw()+
       geom_beeswarm(aes(color=factor(event_survival)),cex=1.5)+
       theme(legend.position = c("right"))+ 
       scale_color_manual(values=c("black","red"),
                          name="Survival event",labels=c("yes","no"))+
       labs(x="",y="Survival time")

结果如下：

结束语

  同样是点图，视觉上的差距确实很大，可见选择一种能够展示数据特征的可视化方式还是很重要的。何况，现在还有各种绘图R包的加持，让可视化变得简单不少。