Xếp chồng biểu đồ với ggplot2 trong R

Tôi chưa quen với R và đang cố gắng vẽ 3 biểu đồ trên cùng một biểu đồ. Mọi thứ đều hoạt động tốt, nhưng vấn đề của tôi là bạn không thấy 2 biểu đồ trùng nhau - trông chúng bị cắt đứt.

Khi tôi tạo các ô mật độ, nó trông thật hoàn hảo: mỗi đường cong được bao quanh bởi một đường khung màu đen và màu sắc trông khác nhau khi các đường cong chồng lên nhau.

Ai đó có thể cho tôi biết nếu một cái gì đó tương tự có thể đạt được với biểu đồ trong hình thứ 1? Đây là mã tôi đang sử dụng:

lowf0 <-read.csv (....)
mediumf0 <-read.csv (....)
highf0 <-read.csv(....)
lowf0$utt<-'low f0'
mediumf0$utt<-'medium f0'
highf0$utt<-'high f0'
histogram<-rbind(lowf0,mediumf0,highf0)
ggplot(histogram, aes(f0, fill = utt)) + geom_histogram(alpha = 0.2)

Mã hiện tại của bạn:

ggplot(histogram, aes(f0, fill = utt)) + geom_histogram(alpha = 0.2)

đang nói ggplotđể xây dựng một biểu đồ bằng cách sử dụng tất cả các giá trị trong f0và sau đó tô màu các thanh của biểu đồ đơn này theo biến utt.

Thay vào đó, những gì bạn muốn là tạo ra ba biểu đồ riêng biệt, với sự pha trộn alpha để chúng có thể nhìn thấy được qua nhau. Vì vậy, bạn có thể muốn sử dụng ba cuộc gọi riêng biệt geom_histogram, trong đó mỗi cuộc gọi sẽ nhận khung dữ liệu riêng và điền vào:

ggplot(histogram, aes(f0)) + 
    geom_histogram(data = lowf0, fill = "red", alpha = 0.2) + 
    geom_histogram(data = mediumf0, fill = "blue", alpha = 0.2) +
    geom_histogram(data = highf0, fill = "green", alpha = 0.2) +

Đây là một ví dụ cụ thể với một số đầu ra:

dat <- data.frame(xx = c(runif(100,20,50),runif(100,40,80),runif(100,0,30)),yy = rep(letters[1:3],each = 100))

ggplot(dat,aes(x=xx)) + 
    geom_histogram(data=subset(dat,yy == 'a'),fill = "red", alpha = 0.2) +
    geom_histogram(data=subset(dat,yy == 'b'),fill = "blue", alpha = 0.2) +
    geom_histogram(data=subset(dat,yy == 'c'),fill = "green", alpha = 0.2)

sản xuất một cái gì đó như thế này:

Chỉnh sửa để sửa lỗi chính tả; bạn muốn điền, không phải màu sắc.

Sử dụng dữ liệu mẫu của @ joran,

ggplot(dat, aes(x=xx, fill=yy)) + geom_histogram(alpha=0.2, position="identity")

lưu ý rằng vị trí mặc định geom_histogramlà "stack."

xem "điều chỉnh vị trí" của trang này:

docs.ggplot2.org/c Hiện / geom_histogram.html

Mặc dù chỉ có một vài dòng được yêu cầu để vẽ biểu đồ nhiều / chồng chéo trong ggplot2, nhưng kết quả không phải lúc nào cũng thỏa đáng. Cần phải sử dụng đúng các đường viền và tô màu để đảm bảo mắt có thể phân biệt giữa các biểu đồ .

Các chức năng sau đây cân bằng màu sắc đường viền, độ mờ và các ô mật độ chồng lên nhau để cho phép người xem phân biệt giữa các bản phân phối .

Biểu đồ đơn :

plot_histogram <- function(df, feature) {
    plt <- ggplot(df, aes(x=eval(parse(text=feature)))) +
    geom_histogram(aes(y = ..density..), alpha=0.7, fill="#33AADE", color="black") +
    geom_density(alpha=0.3, fill="red") +
    geom_vline(aes(xintercept=mean(eval(parse(text=feature)))), color="black", linetype="dashed", size=1) +
    labs(x=feature, y = "Density")
    print(plt)
}

Nhiều biểu đồ :

plot_multi_histogram <- function(df, feature, label_column) {
    plt <- ggplot(df, aes(x=eval(parse(text=feature)), fill=eval(parse(text=label_column)))) +
    geom_histogram(alpha=0.7, position="identity", aes(y = ..density..), color="black") +
    geom_density(alpha=0.7) +
    geom_vline(aes(xintercept=mean(eval(parse(text=feature)))), color="black", linetype="dashed", size=1) +
    labs(x=feature, y = "Density")
    plt + guides(fill=guide_legend(title=label_column))
}

Cách sử dụng :

Chỉ cần chuyển khung dữ liệu của bạn vào các hàm trên cùng với các đối số mong muốn:

plot_histogram(iris, 'Sepal.Width')

plot_multi_histogram(iris, 'Sepal.Width', 'Species')

Các tham số phụ trong plot_multi_histogram là tên của cột chứa nhãn danh mục.

Chúng ta có thể thấy điều này rõ rệt hơn bằng cách tạo một khung dữ liệu với nhiều phương tiện phân phối khác nhau :

a <-data.frame(n=rnorm(1000, mean = 1), category=rep('A', 1000))
b <-data.frame(n=rnorm(1000, mean = 2), category=rep('B', 1000))
c <-data.frame(n=rnorm(1000, mean = 3), category=rep('C', 1000))
d <-data.frame(n=rnorm(1000, mean = 4), category=rep('D', 1000))
e <-data.frame(n=rnorm(1000, mean = 5), category=rep('E', 1000))
f <-data.frame(n=rnorm(1000, mean = 6), category=rep('F', 1000))
many_distros <- do.call('rbind', list(a,b,c,d,e,f))

Truyền khung dữ liệu như trước (và mở rộng biểu đồ bằng các tùy chọn):

options(repr.plot.width = 20, repr.plot.height = 8)
plot_multi_histogram(many_distros, 'n', 'category')