Histogramları R'de ggplot2 ile kaplama

R'de yeniyim ve 3 histogramı aynı grafiğe çizmeye çalışıyorum. Her şey yolunda gitti, ancak benim sorunum 2 histogramın nerede örtüştüğünü görmüyorsunuz - oldukça kesik görünüyorlar.

Yoğunluk grafikleri yaptığımda mükemmel görünüyor: her eğri siyah bir çerçeve çizgisiyle çevrilidir ve eğrilerin çakıştığı yerde renkler farklı görünür.

Birinci resimdeki histogramlarla benzer bir şey elde edilip edilemeyeceğini biri bana söyleyebilir mi? Kullandığım kod bu:

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)

Mevcut kodunuz:

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

anlatıyor ggplotoluşturmak için bir tüm değerleri kullanılarak histogramı f0ve değişkenine göre bu tek histogramın çubukları renk utt.

Bunun yerine istediğiniz şey, alfa harmanlama ile birbirlerinden görünür olmaları için üç ayrı histogram oluşturmaktır. Muhtemelen geom_histogram, her birinin kendi veri çerçevesini aldığı ve doldurduğu üç ayrı çağrı kullanmak istersiniz :

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) +

İşte bazı çıktılarla somut bir örnek:

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)

böyle bir şey üreten:

Yazım hatalarını düzeltmek için düzenlendi; renk değil, dolgu istedin.

@ Joran'ın örnek verilerini kullanarak,

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

varsayılan konumunun geom_histogram"yığın" olduğunu unutmayın .

bu sayfanın "konum ayarlamasına" bakın:

docs.ggplot2.org/current/geom_histogram.html

Ggplot2'de çoklu / örtüşen histogramları çizmek için yalnızca birkaç satır gerekli olsa da, sonuçlar her zaman tatmin edici değildir. Gözün histogramlar arasında ayrım yapabilmesini sağlamak için sınırların ve renklendirmenin uygun şekilde kullanılması gerekir .

Aşağıdaki işlevler , izleyicinin dağılımları ayırt etmesini sağlamak için kenarlık renklerini, opaklıkları ve üst üste binen yoğunluk çizimlerini dengeler .

Tek histogram :

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)
}

Çoklu histogram :

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))
}

Kullanım :

Veri çerçevenizi , istenen bağımsız değişkenlerle birlikte yukarıdaki işlevlere aktarmanız yeterlidir :

plot_histogram(iris, 'Sepal.Width')

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

İlave parametre plot_multi_histogram kategori etiketlerini içeren sütunun adıdır.

Bunu, birçok farklı dağıtım aracına sahip bir veri çerçevesi oluşturarak daha çarpıcı bir şekilde görebiliriz :

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))

Veri çerçevesini daha önce olduğu gibi aktarmak (ve seçenekleri kullanarak grafiği genişletmek):

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