ggplot2时间序列的阴影信封

Question

我正在绘制50-100个实验的结果.每个实验都会产生一个时间序列.我可以绘制所有时间序列的意大利面条图,但我想要的是时间序列羽流的密度图.(类似于下图中下方面板中的灰色阴影:http://www.ipcc.ch/graphics/ar4-wg1/jpg/fig-6-14.jpg)

我可以通过2d binning或binhex"做"这样做,但结果可能更漂亮(参见下面的示例).

这是一个代码,用于再现模拟数据的羽流图(使用ggplot2和reshape2).

# mock data: random walk plus a sinus curve.
# two envelopes for added contrast.
tt=10*sin(c(1:100)/(3*pi))
rr=apply(matrix(rnorm(5000),100,50),2,cumsum) +tt
rr2=apply(matrix(rnorm(5000),100,50),2,cumsum)/1.5 +tt

# stuff data into a dataframe and melt it.
df=data.frame(c(1:100),cbind(rr,rr2) )
names(df)=c("step",paste("ser",c(1:100),sep=""))
dfm=melt(df,id.vars = 1)

# ensemble average
ensemble_av=data.frame(step=df[,1],ensav=apply(df[,-1],1,mean))
ensemble_av$variable=as.factor("Mean")


ggplot(dfm,aes(step,value,group=variable))+
  stat_binhex(alpha=0.2) + geom_line(alpha=0.2) +
  geom_line(data=ensemble_av,aes(step,ensav,size=2))+
  theme(legend.position="none") 

有没有人知道一个很好的方法来获得带渐变的阴影信封.我也试过geom_ribbon,但没有给出任何沿羽流密度变化的迹象.binhex做到了这一点,但没有美学上令人愉悦的结果.

Answer 1

计算分位数:

qs = data.frame(
   do.call(
       rbind,
       tapply(
         dfm$value, dfm$step, function(i){quantile(i)})),
   t=1:100)

head(qs)
         X0.      X25.      X50.     X75.     X100. t
1 -0.8514179 0.4197579 0.7681517 1.396382  2.883903 1
2 -0.6506662 1.2019163 1.6889073 2.480807  5.614209 2
3 -0.3182652 2.0480082 2.6206045 4.205954  6.485394 3
4 -0.1357976 2.8956990 4.2082762 5.138747  8.860838 4
5  0.8988975 3.5289219 5.0621513 6.075937 10.253379 5
6  2.0027973 4.5398120 5.9713921 7.015491 11.494183 6

情节色带:

ggplot() + 
 geom_ribbon(data=qs, aes(x=t, ymin=X0., ymax=X100.),fill="gray30", alpha=0.2) +
 geom_ribbon(data=qs, aes(x=t, ymin=X25., ymax=X75.),fill="gray30", alpha=0.2)

这是针对两个分位数间隔,(0-100)和(25-75).quantile对于更多的分位数,您需要更多的args 和更多的带状层,并且还需要调整颜色.