密度 plot 和 ggplot2 中的直方圖

Question

我有以下數據框

        x1<-data.frame(n = rnorm(1000000, mean=0, sd=1), nombre= "x1")

        x2<-data.frame(n=rnorm(1500000, mean=3, sd=1), nombre= "x2")

        x<-rbind(x1, x2)

        ggplot(x, aes(n, fill=nombre))+
          geom_histogram(alpha=0.5, binwidth=0.25, position = "identity")+
          geom_density()

我想將密度 plot 疊加到直方圖上，但它看起來就像 0 中的細線

Answer 1

您需要讓geom_histogram和geom_density共享同一軸。 在這種情況下，我通過將aes(y=..density)項添加到 geom_histogram 來針對密度指定geom_histogram 。 還要注意一些不同的美學以避免過度繪制，以便我們能夠更清楚地看到兩個幾何：

ggplot(x, aes(n, fill=nombre))+
    geom_histogram(aes(y=..density..), color='gray50',
        alpha=0.2, binwidth=0.25, position = "identity")+
    geom_density(alpha=0.2)

正如最初指定的那樣，美學fill=適用於兩者，因此您有直方圖和密度幾何顯示您根據“x1”和“x2”分組的分布。 如果您想要 x1 和 x2 的組合集的密度幾何，只需為直方圖幾何指定fill=美學：

ggplot(x, aes(n))+
    geom_histogram(aes(y=..density.., fill=nombre),
        color='gray50', alpha=0.2,
        binwidth=0.25, position = "identity")+
    geom_density(alpha=0.2)

Answer 2

我想出了一個想法，允許您根據直方圖縮放密度 plot。

您可以使用stat:density function 獲取密度數據並手動縮放它們，然后使用geom_line plot 它們：

ggplot(x, aes(n, fill=nombre))+
  geom_histogram(alpha=0.5, binwidth=0.25, position = "identity") +
  geom_line(aes(x,y, group=nombre),
    ~ .x %>% group_by(nombre) %>%
      mutate(n_cut = cut(n, seq(min(n), max(n), 0.25))) %>% 
      summarize(
        y = density(n)$y * max(table(n_cut)) / max(density(n)$y),
        x = density(n)$x
      )
  )