Hexbin-Plot-Generator

Was zeigt ein Hexbin-Plot?

Ein Hexbin-Plot unterteilt eine dicht besetzte X-Y-Ebene in hexagonale Waben (Hexagons) und färbt diese basierend auf der Anzahl der Beobachtungen oder einem aggregierten Wert ein. Er macht lokale Dichten, Cluster, nichtlineare Strukturen und Ausreißer sichtbar, wo ein klassischer Scatter Plot nur noch eine undurchdringliche Punktwolke zeigen würde.

Datenanforderungen für den Hexbin-Plot-Generator

• Eine Zeile pro Beobachtung mit numerischen Spalten für X und Y.
• Optionale numerische Wertespalte (Value), wenn die Farbe einen Mittelwert, Median oder eine Summe statt der reinen Punktdichte darstellen soll.
• Entfernen Sie ungültige (NaN) und unendliche (Inf) Werte vor dem Upload.
• Behalten Sie Einheiten bei und dokumentieren Sie eventuelle logarithmische Transformationen der Achsen.

Anwendungsbeispiele aus der Forschung für Hexbin-Plots

• Hexbin-Dichteplot für Einzelzelldaten
• Hexbin-Plot: vorhergesagt gegen beobachtet
• Hexagonale Klassierung von Sensordaten
• Hexbin-Streudiagramm der Partikelform
• Temperatur-Feuchte-Hexbinplot
• Geochemischer Hexbin-Dichteplot

Warum ein Hexbin-Plot bei großen Datenmengen?

• Overplotting (Punktüberlagerung) in Datensätzen mit tausenden Beobachtungen effektiv verhindern.
• Lokale Dichten präzise darstellen, ohne den globalen X-Y-Zusammenhang zu verlieren.
• Dicht besetzte Regionen mithilfe flächengleicher Waben mathematisch sauber vergleichen.
• Kompakte, performante Abbildungen für Sequenzierungs-, Sensor-, Bildgebungs- oder Populationsdaten erstellen.

So verwenden Sie Hexbin-Plot-Generator

Wählen Sie ein Beispiel oder laden Sie eine CSV-, TSV-, TXT-, XLSX- oder XLS-Datei hoch. Prüfen Sie die erkannten Spalten, erzeugen Sie das Diagramm und bearbeiten Sie es in SciVis. Bei Excel wird das erste Tabellenblatt verwendet.

Elemente eines präzisen Hexbin-Plots

• Beschriftete Achsen inklusive Dokumentation angewandter Transformationen.
• Eine Farbskala (Colorbar), die als Anzahl (Count), Dichte, Mittelwert oder andere Aggregation deklariert ist.
• Eine Wabengröße (Bin Size), die fein genug ist, um Strukturen zu zeigen, aber grob genug, um Rauschen zu glätten.
• Eine wahrnehmungsbezogen lineare Farbskala mit klar unterscheidbaren leeren Bereichen.

Hexbin-Plot oder Scatter Plot?

Wählen Sie einen Scatter Plot, wenn einzelne Beobachtungen und spezifische Ausreißer identifizierbar bleiben müssen. Nutzen Sie einen Hexbin-Plot, wenn Overplotting die visuelle Beurteilung der lokalen Punktdichte unmöglich macht. Dokumentieren Sie stets die gewählte Auflösung (Binning-Regel), da sich das visuelle Muster mit der Wabengröße verändert.