如何在R中叠加密度图？

Question

我想用 R 在同一台设备上叠加 2 个密度图。我该怎么做？ 我在网上搜索，但没有找到任何明显的解决方案。

我的想法是从文本文件（列）中读取数据，然后使用

plot(density(MyData$Column1))
plot(density(MyData$Column2), add=T)

或者本着这种精神的东西。

Answer 1

使用第二lines ：

plot(density(MyData$Column1))
lines(density(MyData$Column2))

不过，请确保第一个图的限制是合适的。

Answer 2

ggplot2是另一个图形包，它以一种非常巧妙的方式处理 Gavin 提到的范围问题。 它还可以处理自动生成适当的图例，并且在我看来，开箱即用的感觉通常更精致，手动操作更少。

library(ggplot2)

#Sample data
dat <- data.frame(dens = c(rnorm(100), rnorm(100, 10, 5))
                   , lines = rep(c("a", "b"), each = 100))
#Plot.
ggplot(dat, aes(x = dens, fill = lines)) + geom_density(alpha = 0.5)

Answer 3

添加处理 y 轴限制的基本图形版本，添加颜色并适用于任意数量的列：

如果我们有一个数据集：

myData <- data.frame(std.nromal=rnorm(1000, m=0, sd=1),
                     wide.normal=rnorm(1000, m=0, sd=2),
                     exponent=rexp(1000, rate=1),
                     uniform=runif(1000, min=-3, max=3)
                     )

然后绘制密度：

dens <- apply(myData, 2, density)

plot(NA, xlim=range(sapply(dens, "[", "x")), ylim=range(sapply(dens, "[", "y")))
mapply(lines, dens, col=1:length(dens))

legend("topright", legend=names(dens), fill=1:length(dens))

这使：

Answer 4

只是为了提供一个完整的集合，这是 Chase 使用lattice的答案的一个版本：

dat <- data.frame(dens = c(rnorm(100), rnorm(100, 10, 5))
                   , lines = rep(c("a", "b"), each = 100))

densityplot(~dens,data=dat,groups = lines,
            plot.points = FALSE, ref = TRUE, 
            auto.key = list(space = "right"))

这产生了这样的情节：

Answer 5

这就是我在 base 中的做法（实际上在第一个答案评论中提到过，但我将在此处显示完整代码，包括图例，因为我还不能评论......）

首先，您需要从密度图中获取 y 轴最大值的信息。 所以你需要首先分别计算密度

dta_A <- density(VarA, na.rm = TRUE)
dta_B <- density(VarB, na.rm = TRUE)

然后根据第一个答案绘制它们并为您刚刚获得的 y 轴定义最小值和最大值。 （我将最小值设置为 0）

plot(dta_A, col = "blue", main = "2 densities on one plot"), 
     ylim = c(0, max(dta_A$y,dta_B$y)))  
lines(dta_B, col = "red")

然后在右上角添加图例

legend("topright", c("VarA","VarB"), lty = c(1,1), col = c("blue","red"))

Answer 6

我拿上面的格子例子做了一个漂亮的函数。 可能有更好的方法通过熔化/铸造重塑。 （如果您看到改进，请发表评论或编辑。）

multi.density.plot=function(data,main=paste(names(data),collapse = ' vs '),...){
  ##combines multiple density plots together when given a list
  df=data.frame();
  for(n in names(data)){
    idf=data.frame(x=data[[n]],label=rep(n,length(data[[n]])))
    df=rbind(df,idf)
  }
  densityplot(~x,data=df,groups = label,plot.points = F, ref = T, auto.key = list(space = "right"),main=main,...)
}

用法示例：

multi.density.plot(list(BN1=bn1$V1,BN2=bn2$V1),main='BN1 vs BN2')

multi.density.plot(list(BN1=bn1$V1,BN2=bn2$V1))

Answer 7

每当出现轴限制不匹配的问题时， base图形中的正确工具是使用matplot 。 关键是利用from和to参数来传递给density.default 。 这有点hackish，但自己滚动相当简单：

set.seed(102349)
x1 = rnorm(1000, mean = 5, sd = 3)
x2 = rnorm(5000, mean = 2, sd = 8)

xrng = range(x1, x2)

#force the x values at which density is
#  evaluated to be the same between 'density'
#  calls by specifying 'from' and 'to'
#  (and possibly 'n', if you'd like)
kde1 = density(x1, from = xrng[1L], to = xrng[2L])
kde2 = density(x2, from = xrng[1L], to = xrng[2L])

matplot(kde1$x, cbind(kde1$y, kde2$y))

根据需要添加花里胡哨（ matplot接受所有标准的plot / par参数，例如lty 、 type 、 col 、 lwd ，...）。

Answer 8

您可以使用ggjoy包。 假设我们有三个不同的beta分布，例如：

set.seed(5)
b1<-data.frame(Variant= "Variant 1", Values = rbeta(1000, 101, 1001))
b2<-data.frame(Variant= "Variant 2", Values = rbeta(1000, 111, 1011))
b3<-data.frame(Variant= "Variant 3", Values = rbeta(1000, 11, 101))


df<-rbind(b1,b2,b3)

您可以获得三种不同的分布，如下所示：

library(tidyverse)
library(ggjoy)


ggplot(df, aes(x=Values, y=Variant))+
    geom_joy(scale = 2, alpha=0.5) +
    scale_y_discrete(expand=c(0.01, 0)) +
    scale_x_continuous(expand=c(0.01, 0)) +
    theme_joy()