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如何將第二個變數添加到直方圖ggplot并繪制在當前直方圖的頂部,從第二個變數添加密度曲線

2022-05-02 08:56:35 軟體工程

我正在嘗試在 ggplot 中的現有直方圖頂部繪制第二個變數,但我不確定如何實作這一點或這被稱為什么。基本上,類似于添加密度線,但包含來自另一列的資料(與用于直方圖的變數不同的變數)。這是一個例子:

我的資料(出于隱私目的并保持代碼簡短,僅占我實際資料的 3%):

structure(list(mm = c(88L, 57L, 260L, 100L, 401L, 67L, 146L,  162L, 406L, 60L, 150L, 237L, 154L, 425L, 142L, 65L, 180L, 35L,  147L, 50L, 126L, 32L, 45L, 403L, 144L, 170L, 288L, 150L, 249L,  146L, 174L, 433L, 126L, 85L, 136L, 55L, 132L, 132L, 97L, 388L,  120L, 130L, 210L, 121L, 597L, 453L, 40L, 101L, 80L, 196L, 215L,  224L, 185L, 164L, 39L, 195L, 249L, 165L, 209L, 49L, 510L, 143L,  180L, 131L, 390L, 96L, 436L, 166L, 69L, 162L, 64L, 111L, 119L,  131L, 213L, 64L, 54L, 178L, 48L, 57L, 265L, 132L, 485L, 147L,  103L, 70L, 60L, 284L, 157L, 112L, 256L, 187L, 141L, 151L, 215L,  78L, 375L, 107L, 94L, 235L, 94L, 369L, 118L, 143L, 249L, 448L,  127L, 121L, 383L, 119L, 100L, 162L, 45L, 69L, 187L, 64L, 156L,  204L, 140L, 280L, 120L, 261L, 229L, 122L, 185L, 175L, 130L, 141L,  82L, 58L, 106L, 115L, 151L, 94L, 112L, 60L, 400L, 122L, 113L,  110L, 114L, 148L, 303L, 376L, 406L, 301L, 129L, 122L, 495L, 90L,  152L), YP = c("YP", "other", "YP", "other", "other", "other",  "other", "other", "other", "other", "other", "other", "other",  "other", "other", "other", "other", "other", "other", "YP", "other",  "other", "other", "other", "other", "other", "YP", "other", "other",  "other", "other", "other", "other", "other", "other", "other",  "other", "other", "YP", "other", "other", "other", "YP", "YP",  "other", "other", "YP", "other", "YP", "other", "other", "other",  "other", "other", "other", "YP", "other", "other", "YP", "other",  "other", "other", "other", "other", "other", "other", "other",  "other", "other", "other", "other", "other", "other", "other",  "YP", "other", "other", "YP", "other", "other", "YP", "YP", "other",  "other", "other", "other", "other", "YP", "other", "other", "other",  "other", "YP", "other", "other", "other", "other", "YP", "other",  "other", "YP", "other", "other", "other", "other", "other", "other",  "other", "other", "other", "other", "other", "YP", "other", "other",  "other", "other", "YP", "other", "YP", "YP", "YP", "other", "other",  "other", "other", "other", "YP", "YP", "other", "other", "other",  "YP", "YP", "other", "other", "other", "other", "YP", "YP", "YP",  "other", "YP", "other", "other", "YP", "other", "YP", "other",  "other", "other"), TS = c(72.2364762348789, 56.072368188802, 
112.558570306398, 76.9944343224768, 128.685244324351, 62.0886592937318, 
91.0798384599843, 94.9503355973493, 129.146464600376, 57.9815046059066, 
92.0858456462626, 109.11119845305, 93.0653758618353, 130.848758867367, 
90.0458830839189, 60.9606941855156, 98.8718539901336, 37.920054848636, 
91.3339008799045, 51.1954962620356, 85.596412576734, 34.5846903022058, 
47.2739778692513, 128.870418835656, 90.5664510102187, 96.7444178270107, 
116.36538907066, 92.0858456462626, 110.949596806416, 91.0798384599843, 
97.6100382367648, 131.542858236253, 85.596412576734, 70.9454797665696, 
88.4390148470959, 54.7429411543526, 87.3278875586647, 87.3278875586647, 
75.8607426198959, 127.458618740778, 83.7804426663477, 86.7596322459568, 
104.609342293304, 84.0893241071107, 143.497154960473, 133.223504910479, 
42.8900932821207, 77.3647856368317, 68.6890313425619, 102.04142761656, 
105.485147406912, 107.011466050045, 99.8916438094152, 95.4070284436167, 
41.9477644689454, 101.851043569743, 110.949596806416, 95.6332905385796, 
104.43168085813, 50.4435514956775, 137.634767211238, 90.3070771382737, 
98.8718539901336, 87.0448443695468, 127.649981630184, 75.4750396864329, 
131.799844297451, 95.8581854826305, 63.18344410111, 94.9503355973493, 
60.383628362647, 80.8787140928451, 83.4689764136111, 87.0448443695468, 
105.137294407705, 60.383628362647, 54.0599862131223, 98.4559837418714, 
49.6761016259917, 56.072368188802, 113.267544123207, 87.3278875586647, 
135.764021720693, 91.3339008799045, 78.0946129419071, 63.7189929090771, 
57.9815046059066, 115.84482114436, 93.783468875064, 81.2125279896034, 
111.981504483529, 100.291862719328, 89.7828431198754, 92.3331555262515, 
105.485147406912, 67.7467025293866, 126.190186686619, 79.5126892186721, 
74.6914317960895, 108.795772836446, 74.6914317960895, 125.589851091188, 
83.1548817226121, 90.3070771382737, 110.949596806416, 132.810404110486, 
85.8906433579888, 84.0893241071107, 126.975862297304, 83.4689764136111, 
76.9944343224768, 94.9503355973493, 47.2739778692513, 63.18344410111, 
100.291862719328, 60.383628362647, 93.5456405898278, 103.530426170882, 
89.5179309695183, 115.316869029959, 83.7804426663477, 112.701449560551, 
107.833132972289, 84.3956632849718, 99.8916438094152, 97.8233339494332, 
86.7596322459568, 89.7828431198754, 69.6080903831755, 56.7196888525377, 
79.1632030828511, 82.1963738176802, 92.3331555262515, 74.6914317960895, 
81.2125279896034, 57.9815046059066, 128.592310443359, 84.3956632849718, 
81.5433746124733, 80.5418792147937, 81.8713062492431, 91.5862408295004, 
118.255135021059, 126.289307916972, 129.146464600376, 118.008644053953, 
86.4722176903414, 84.3956632849718, 136.523639922807, 73.0729159296925, 
92.5788329858984)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -151L ))

我擁有的直方圖,我想在其上繪制“TS”,類似于我猜想添加密度曲線但帶有第二個變數(我的整個資料的實際直方圖看起來更好,只是一個例子):

ggplot(DATA, aes(x=mm, color = YP, fill = YP))  
  geom_histogram(bins = 80, position="identity")  
  scale_x_continuous(name = "TL (mm)", breaks = seq(0, 800, 50))  
  scale_y_continuous(name = "Count", breaks = seq(0,290, 10))  
  scale_fill_manual(name = "Species",
                    labels = c("Other", "SP of interest"),
                    values = c("gray48", "gray9"))  
  scale_color_manual(name = "Species",
                     labels = c("Other", "SP of interest"),
                     values = c("gray48", "gray9"))  
  ggtitle("MY PLOT")  
  theme_clean()   
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), legend.position = c(0.7, 0.7))

如何將第二個變數添加到直方圖 ggplot 并繪制在當前直方圖的頂部,從第二個變數添加密度曲線

如何在此直方圖頂部添加“TS”變數(類似于密度曲線,但帶有 TS 變數)?我的目標是以這樣的方式結束:

如何將第二個變數添加到直方圖 ggplot 并繪制在當前直方圖的頂部,從第二個變數添加密度曲線

我嘗試了以下方法,但是當我想要一條曲線時,它只是在頂部繪制了另一個直方圖:

ggplot(DATA)  
  geom_histogram(aes(x=mm))  
  geom_histogram(aes(x=TS), fill = 'black')   
  scale_x_continuous(name = "TL (mm)", breaks = seq(0, 700, 50))  
  scale_y_continuous(name = "Count", breaks = seq(0,50, 10))  
  ggtitle("MY PLOT")  
  theme_clean()   
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), legend.position = c(0.7, 0.7))

如何將第二個變數添加到直方圖 ggplot 并繪制在當前直方圖的頂部,從第二個變數添加密度曲線

我嘗試用 geom_density 做類似的事情,但沒有發生太多事情:

ggplot(DATA)  
  geom_histogram(aes(x=mm))  
  geom_density(aes(x=TS), fill = 'black', color='black', alpha = 0.25)   
  scale_x_continuous(name = "TL (mm)", breaks = seq(0, 700, 50))  
  scale_y_continuous(name = "Count", breaks = seq(0,50, 10))  
  ggtitle("MY PLOT")  
  theme_clean()   
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), legend.position = c(0.7, 0.7))

如何將第二個變數添加到直方圖 ggplot 并繪制在當前直方圖的頂部,從第二個變數添加密度曲線

也許是這樣的,但將它繪制在我的直方圖之上......

ggplot(DATA)  
  geom_density(aes(x=TS), fill = 'black', color='black', alpha = 0.25)   
  scale_x_continuous(name = "TL (mm)", breaks = seq(0, 700, 50))  
  scale_y_continuous(name = "Count", breaks = seq(0,50, 10))  
  ggtitle("MY PLOT")  
  theme_clean()   
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), legend.position = c(0.7, 0.7))

如何將第二個變數添加到直方圖 ggplot 并繪制在當前直方圖的頂部,從第二個變數添加密度曲線

我還沒有在網上找到能夠實作我想要的示例。謝謝!

uj5u.com熱心網友回復:

您可以使用geom_density,但密度乘以足夠大,可以看到,并使用輔助軸來準確讀出密度。為了使它起作用,您需要將密度縮放到與直方圖相似的比例(您的樣本資料乘以 800 大約是正確的)。

scale_y_continuous呼叫中,添加一個sec.axis反轉轉換的:

ggplot(DATA, aes(x=mm, color = YP, fill = YP))  
  geom_histogram(bins = 80, position="identity")  
  scale_x_continuous(name = "TL (mm)", breaks = seq(0, 800, 50))  
  scale_fill_manual(name = "Species",
                    labels = c("Other", "SP of interest"),
                    values = c("gray48", "gray9"))  
  scale_color_manual(name = "Species",
                     labels = c("Other", "SP of interest"),
                     values = c("gray48", "gray9"))  
  ggtitle("MY PLOT")  
  ggthemes::theme_clean()   
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), legend.position = c(0.7, 0.7))  
  geom_density(aes(y = ..density.. * 800), fill = "black", colour = "black",
            position = "identity", alpha = 0.3)  
  scale_y_continuous(name = "Count", breaks = seq(0,290, 10),
                     sec.axis = sec_axis(~.x/800, name = "TS density"))

如何將第二個變數添加到直方圖 ggplot 并繪制在當前直方圖的頂部,從第二個變數添加密度曲線

uj5u.com熱心網友回復:

ggpubr這是使用and的替代方法cowplot

library(ggthemes)
library(ggplot2)

p_hist <- ggplot(df, aes(x=mm, color = YP, fill = YP))  
  geom_histogram(bins = 80, position="identity")  
  scale_x_continuous(name = "TL (mm)", breaks = seq(0, 800, 50))  
  scale_y_continuous(name = "Count", breaks = seq(0,290, 10))  
  scale_fill_manual(name = "Species",
                    labels = c("Other", "SP of interest"),
                    values = c("gray48", "gray9"))  
  scale_color_manual(name = "Species",
                     labels = c("Other", "SP of interest"),
                     values = c("gray48", "gray9"))  
  ggtitle("MY PLOT")  
  theme_clean()   
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), legend.position = c(0.7, 0.7))


# 2. Create the density plot with y-axis on the right
# Remove x axis elements
library(ggpubr)
library(cowplot)

p_density <- ggdensity(
  df, x = "mm",
  fill = "yellow") 
  scale_y_continuous(expand = expansion(mult = c(0.08, 0.8)), position = "right")   
  theme_half_open(11, rel_small = 1)  
  rremove("x.axis") 
  rremove("xlab")  
  rremove("x.text")  
  rremove("x.ticks")  
  rremove("legend")

aligned_plots <- align_plots(p_hist, p_density, align="hv", axis="tblr")
ggdraw(aligned_plots[[1]])   draw_plot(aligned_plots[[2]])

如何將第二個變數添加到直方圖 ggplot 并繪制在當前直方圖的頂部,從第二個變數添加密度曲線

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/gongcheng/469533.html

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    uj5u.com 2020-09-10 05:08:49 more
  • CODING DevOps 微服務專案實戰系列第一課,明天等你

    CODING DevOps 微服務專案實戰系列第一課**《DevOps 微服務專案實戰:DevOps 初體驗》**將由 CODING DevOps 開發工程師 王寬老師 向大家介紹 DevOps 的基本理念,并探討為什么現代開發活動需要 DevOps,同時將以 eShopOnContainers 項 ......

    uj5u.com 2020-09-10 05:09:14 more
  • CODING DevOps 微服務專案實戰系列第二課來啦!

    近年來,工程專案的結構越來越復雜,需要接入合適的持續集成流水線形式,才能滿足更多變的需求,那么如何優雅地使用 CI 能力提升生產效率呢?CODING DevOps 微服務專案實戰系列第二課 《DevOps 微服務專案實戰:CI 進階用法》 將由 CODING DevOps 全堆疊工程師 何晨哲老師 向 ......

    uj5u.com 2020-09-10 05:09:33 more
  • CODING DevOps 微服務專案實戰系列最后一課,周四開講!

    隨著軟體工程越來越復雜化,如何在 Kubernetes 集群進行灰度發布成為了生產部署的”必修課“,而如何實作安全可控、自動化的灰度發布也成為了持續部署重點關注的問題。CODING DevOps 微服務專案實戰系列最后一課:**《DevOps 微服務專案實戰:基于 Nginx-ingress 的自動 ......

    uj5u.com 2020-09-10 05:10:00 more
  • CODING 儀表盤功能正式推出,實作作業資料可視化!

    CODING 儀表盤功能現已正式推出!該功能旨在用一張張統計卡片的形式,統計并展示使用 CODING 中所產生的資料。這意味著無需額外的設定,就可以收集歸納寶貴的作業資料并予之量化分析。這些海量的資料皆會以圖表或串列的方式躍然紙上,方便團隊成員隨時查看各專案的進度、狀態和指標,云端協作迎來真正意義上 ......

    uj5u.com 2020-09-10 05:11:01 more
最新发布
  • windows系統git使用ssh方式和gitee/github進行同步

    使用git來clone專案有兩種方式:HTTPS和SSH:
    HTTPS:不管是誰,拿到url隨便clone,但是在push的時候需要驗證用戶名和密碼;
    SSH:clone的專案你必須是擁有者或者管理員,而且需要在clone前添加SSH Key。SSH 在push的時候,是不需要輸入用戶名的,如果配置... ......

    uj5u.com 2023-04-19 08:41:12 more
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    uj5u.com 2023-04-19 08:35:34 more
  • 2023年農牧行業6大CRM系統、5大場景盤點

    在物聯網、大資料、云計算、人工智能、自動化技術等現代資訊技術蓬勃發展與逐步成熟的背景下,數字化正成為農牧行業供給側結構性變革與高質量發展的核心驅動因素。因此,改造和提升傳統農牧業、開拓創新現代智慧農牧業,加快推進農牧業的現代化、資訊化、數字化建設已成為農牧業發展的重要方向。 當下,企業數字化轉型已經 ......

    uj5u.com 2023-04-18 08:05:44 more
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    uj5u.com 2023-04-18 08:00:18 more
  • 計算機組成原理—存盤器

    計算機組成原理—硬體結構 二、存盤器 1.概述 存盤器是計算機系統中的記憶設備,用來存放程式和資料 1.1存盤器的層次結構 快取-主存層次主要解決CPU和主存速度不匹配的問題,速度接近快取 主存-輔存層次主要解決存盤系統的容量問題,容量接近與價位接近于主存 2.主存盤器 2.1概述 主存與CPU的聯 ......

    uj5u.com 2023-04-17 08:20:31 more
  • 談一談我對協同開發的一些認識

    如今各互聯網公司普通都使用敏捷開發,采用小步快跑的形式來進行專案開發。如果是小專案或者小需求,那一個開發可能就搞定了。但對于電商等復雜的系統,其功能多,結構復雜,一個人肯定是搞不定的,所以都是很多人來共同開發維護。以我曾經待過的商城團隊為例,光是后端開發就有七十多人。 為了更好地開發這類大型系統,往 ......

    uj5u.com 2023-04-17 08:18:55 more
  • 專案管理PRINCE2核心知識點整理

    PRINCE2,即 PRoject IN Controlled Environment(受控環境中的專案)是一種結構化的專案管理方法論,由英國政府內閣商務部(OGC)推出,是英國專案管理標準。
    PRINCE2 作為一種開放的方法論,是一套結構化的專案管理流程,描述了如何以一種邏輯性的、有組織的方法,... ......

    uj5u.com 2023-04-17 08:18:51 more
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    uj5u.com 2023-04-17 08:12:06 more