如何结合ggplot高亮与hextri的六边形分箱类别比例展示？

要同时实现分箱内分组占比的三角形展示和目标分箱高亮，我们可以绕过hextri的独立绘图逻辑，手动计算hex分箱的统计信息，完全用ggplot2实现需求，自然融合两种效果：

步骤说明 #

1. 使用hexbin包计算分箱，获取每个分箱的位置、分组计数
2. 推导分箱内的分组占比，生成用于绘制三角形的坐标数据
3. 用ggplot2绘制三角形实现占比展示，叠加高亮边框

完整代码 #

library(ggplot2)
library(hexbin)

n = 100
df = data.frame(x = rnorm(n), 
                y = rnorm(n),
                group = sample(0:1, n, prob = c(0.9, 0.1), replace = TRUE))

# 1. 计算hex分箱的基础统计信息
hb <- hexbin(df$x, df$y, xbins = 3)
# 统计每个分箱中group=0和group=1的数量
bin_counts <- aggregate(group ~ hb@cell, data = df, FUN = function(x) c(sum(x==0), sum(x==1)))
bin_counts <- cbind(hb@xcm, hb@ycm, bin_counts$group)
colnames(bin_counts) <- c("x", "y", "count0", "count1")
# 计算占比和是否需要高亮（存在group=1则高亮）
bin_counts <- as.data.frame(bin_counts) %>%
  mutate(total = count0 + count1,
         prop1 = count1 / total,
         highlight = ifelse(count1 > 0, TRUE, FALSE))

# 2. 生成绘制三角形的坐标数据
# hex的顶点偏移量（基于hexbin的单位）
hex_radius <- hb@xbins / diff(range(df$x)) * 0.5
hex_offsets <- data.frame(
  dx = hex_radius * c(0, 0.866, 0.866, 0, -0.866, -0.866),
  dy = hex_radius * c(1, 0.5, -0.5, -1, -0.5, 0.5)
)

# 为每个分箱生成两个三角形的坐标（对应group0和group1的占比）
plot_data <- lapply(1:nrow(bin_counts), function(i) {
  row <- bin_counts[i,]
  # 分箱中心
  cx <- row$x
  cy <- row$y
  # 根据group1的占比调整分割线位置
  split_y <- cy - row$prop1 * 2 * hex_radius
  
  # group1的三角形（上半部分）
  tri1 <- data.frame(
    x = c(cx, cx + hex_offsets$dx[2], cx + hex_offsets$dx[3]),
    y = c(cy, cy + hex_offsets$dy[2], split_y),
    group = "1",
    highlight = row$highlight,
    bin_x = cx,
    bin_y = cy
  )
  # group0的三角形（下半部分）
  tri0 <- data.frame(
    x = c(cx, cx + hex_offsets$dx[5], cx + hex_offsets$dx[6]),
    y = c(split_y, cy + hex_offsets$dy[5], cy + hex_offsets$dy[6]),
    group = "0",
    highlight = row$highlight,
    bin_x = cx,
    bin_y = cy
  )
  rbind(tri1, tri0)
}) %>% bind_rows()

# 3. 用ggplot绘制最终图表
ggplot() +
  # 绘制分组三角形
  geom_polygon(data = plot_data, 
               aes(x = x, y = y, fill = group, group = interaction(bin_x, bin_y, group)),
               color = "black") +
  # 绘制高亮边框（仅针对有group1的分箱）
  geom_polygon(data = filter(bin_counts, highlight),
               aes(x = x + dx, y = y + dy, group = 1),
               data = hex_offsets, inherit.aes = FALSE,
               fill = NA, color = "yellow", size = 1.5) +
  # 设置颜色匹配原hextri
  scale_fill_manual(values = c("0" = "#00b38a", "1" = "#ea324c"), guide = "none") +
  theme_minimal()

关键说明 #

• 通过hexbin直接获取分箱的中心位置和分组计数，避免hextri的黑箱绘图逻辑，方便和ggplot2图层系统结合
• 手动生成三角形坐标模拟hextri的占比展示效果，同时可自由控制分箱的高亮边框
• 高亮逻辑和原ggplot代码一致：只要分箱内存在group=1的点，就添加黄色边框

内容的提问来源于stack exchange，提问作者SamPassmore