あなたが自分で答えた質問2と3-カラーブリューワーパレットが適しています。難しい質問は1ですが、ニックと同じように、間違った希望に基づいているのではないかと心配しています。線の色は、線を簡単に区別できるものではなく、線の連続性と曲がり具合に基づいています。したがって、プロットの解釈を容易にするのに役立つ、ラインの色または破線パターン以外のデザインベースの選択肢があります。
例として、限られた領域で多くの異なる形状の関数を近似するスプラインの柔軟性を示すフランクの図の1つを盗みます。
#code adapted from http://biostat.mc.vanderbilt.edu/wiki/pub/Main/RmS/rms.pdf page 40
library(Hmisc)
x <- rcspline.eval(seq(0,1,.01), knots=seq(.05,.95,length=5), inclx=T)
xm <- x
xm[xm > .0106] <- NA
x <- seq(0,1,length=300)
nk <- 6
set.seed(15)
knots<-seq(.05,.95,length=nk)
xx<-rcspline.eval(x,knots=knots,inclx=T)
for(i in 1:(nk−1)){
xx[,i]<-(xx[,i]−min(xx[,i]))/
(max(xx[,i])−min(xx[,i]))
for(i in 1:20){
beta<-2∗runif(nk−1)−1
xbeta<-xx%∗%beta+2∗runif(1)−1
xbeta<-(xbeta−min(xbeta))/
(max(xbeta)−min(xbeta))
if (i==1){
id <- i
MyData <- data.frame(cbind(x,xbeta,id))
}
else {
id <- i
MyData <- rbind(MyData,cbind(x,xbeta,id))
}
}
}
MyData$id <- as.factor(MyData$id)
現在、これは20行という非常に複雑な混乱を生み出しており、視覚化することは困難です。
library(ggplot2)
p1 <- ggplot(data = MyData, aes(x = x, y = V2, group = id)) + geom_line()
p1
これは、ラップパネルを使用した同じサイズの小さな倍数の同じプロットです。パネル間で比較を行うのは少し難しくなりますが、縮んだスペースでも、線の形状を視覚化するのははるかに簡単です。
p2 <- p1 + facet_wrap(~id) + scale_x_continuous(breaks=c(0.2,0.5,0.8))
p2
Stephen Kosslynが彼の本の中で述べている1つのポイントは、それがプロットを複雑にする数の異なるラインではなく、ラインがとる形状の異なるタイプの数であるということです。20個のパネルが小さすぎる場合、同じパネルに配置するためにセットを同様の軌跡に頻繁に減らすことができます。パネル内の行を区別することは依然として困難であり、定義上、それらはそれぞれ近くにあり、頻繁に重なりますが、パネル比較を行う複雑さをかなり軽減します。ここでは、20行を任意に4つのグループに分けました。これには、線の直接ラベル付けが簡単で、パネル内のスペースが広いという利点もあります。
###############1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20
newLevels <- c(1,1,2,2,2,2,2,1,1, 2, 3, 3, 3, 3, 2, 4, 1, 1, 2, 1)
MyData$idGroup <- factor(newLevels[MyData$id])
p3 <- ggplot(data = MyData, aes(x = x, y = V2, group = id)) + geom_line() +
facet_wrap(~idGroup)
p3
あなたが何にも焦点を合わせないすべてに焦点を合わせた場合、状況に当てはまる一般的なフレーズがあります。10行しかない場合、(10*9)/2=45比較できる行のペアがあります。ほとんどの場合、45の比較すべてに関心があるわけではなく、特定の行を相互に比較するか、1つの行を残りの分布と比較することに関心があります。ニックの答えは後者をうまく示しています。背景の線を薄く、明るい色で、半透明にしてから、前景の線を明るい色で太くするだけで十分です。（デバイスについても、他の線の上に前景線を描画するようにしてください！）
もつれの中で個々の線を簡単に区別できるレイヤーを作成することははるかに困難です。地図作成で前景と背景を区別する1つの方法は、影を使用することです（良い例についてはDan Carrによるこの論文を参照してください）。これは10行までは拡大しませんが、2行または3行に役立ちます。以下は、Excelを使用したパネル1の軌跡の例です。
滑らかでない軌道を持っている場合、明るい灰色の線が誤解を招く可能性があるなど、他のポイントを作成する必要があります。たとえば、Xの形をした2つの軌跡、または1つの右側を上下にしたVの形をした2つの軌跡を描くことができます。同じ色を描画すると、線をトレースできなくなります。滑らかな線を使用した平行座標プロットの描画、またはポイントのジッタリング/オフセット（Graham and Kennedy、2003 ; Dang et al。、2010）。
したがって、設計のアドバイスは、最終目標とデータの性質に応じて変わる可能性があります。しかし、軌跡間で二変量比較を行うことが重要な場合、似たような軌跡をクラスタリングし、小さな倍数を使用すると、さまざまな状況でプロットを解釈しやすくなります。これは、色/線の組み合わせが複雑なプロットでどのような組み合わせよりも一般的に生産的だと感じています。多くの記事の単一パネルプロットは、必要以上に大きく、通常、ページの制約内で大きな損失なく4つのパネルに分割できます。
