Mic*_*lle 7 color-scheme r ggplot2 kernel-density
我有一个包含224900个观测值和10个变量的数据集,它们是不同泰勒级数回归到原始数据值的结果.我希望覆盖这10个变量中每个变量的密度图,以显示泰勒级数反向变换对数据估计的鲁棒性水平.我不认为只有10行,而是应用颜色会很好,因此每个密度图都会产生10%的灰度.如果有数据只与其中一个图相关,那么将有10%灰色,两个图表将是20%的两倍深度,直到所有密度图重叠的位置,这将是100%.
我曾经习惯melt得到一个2249000行的数据帧.有三列,第一列是人物ID,第二列是分组变量(variable),第三列是每日kJ摄入量(value).
我使用以下代码覆盖密度图,ggplot2但它为组使用不同的颜色.如何更改此代码以获得灰度?我希望所有10组具有相同的颜色和颜色密度; 该图的目的仅仅是使用灰度在视觉上显示密度图上的重叠量.
ggplot(Energy, aes(x=value, fill=variable)) + geom_density(alpha = 0.5)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
一些测试数据可供那些希望提供帮助的人使用5组而不是10组:
variable <- c(rep("A",100), rep("B",100), rep("C",100), rep("D",100), rep("E",100))
value <- c(rnorm(100,5000,200), rnorm(100,5050,210), rnorm(100,5100,215),
rnorm(100,5150,220), rnorm(100,5200,225))
MyData <- cbind.data.frame(value, variable)
ggplot(MyData, aes(x=value, fill=variable)) + geom_density(alpha = 0.5)
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
我认为答案可能与修改scale_colour_grey和/或相关,scale_manual但我不明白自己能够解决这个问题.
这可以通过使用group美学并使fill密度为浅灰色像gray10或者gray20:
ggplot(MyData, aes(x=value, group=variable)) + geom_density(alpha = 0.5, fill="gray20")
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
哪个会给你:

在你的情况下你可能想要gray10,因为你有10组,而不是这里绘制的5组.
| 归档时间: |
|
| 查看次数: |
3235 次 |
| 最近记录: |