小编Chr*_*emp的帖子

是否可以使用来自不同数据帧的数据覆盖ggplot2中的多个stat_contour图？

我已经阅读了覆盖不同geoms的解决方案,但为此我特别想使用stat_contour.

两个数据集的X和Y变量相同.一些样本数据可用于:

# some sample data
require(ggplot2)
require(reshape2)

v1 <- melt(volcano)
v2 <- v1
v2$value <- v2$value*1.5

所以单独绘制每个人的作品:

ggplot(v1, aes(x = Var1, y = Var2, z = value)) +
+   stat_contour(aes(color = ..level..)) + scale_colour_gradient(low = "white", high="#ff6666")

ggplot(v2, aes(x = Var1, y = Var2, z = value)) +
+   stat_contour(aes(color = ..level..)) + scale_colour_gradient(low = "white", high="#A1CD3A")

有没有办法在同一图表上叠加这些密度图？

我已经尝试创建一个因子变量并为每个集合分配不同的值,然后将它们堆叠起来,但是我得到一个错误,因为它们对于每个X和Y都有多个值(此处为Var 1和Var2).

感谢您的帮助!

我目前有一个有效的解决方案.我想知道是否有更优雅的方法？

首先是设置:

set.seed(315)
mat <- matrix(sample(1:5, 20, replace = TRUE), nrow = 4, ncol = 5)
> mat
     [,1] [,2] [,3] [,4] [,5]
[1,]    3    4    1    3    3
[2,]    5    3    5    1    4
[3,]    4    1    1    4    3
[4,]    3    3    1    1    1

从这个矩阵,我想创建一个5x5输出矩阵,其中i,j中的条目是列 j中的元素数量大于输入矩阵的列 i.

编辑:最初我描述了一个解决方案,其中输出解决方案的条目i,j是列 i中的元素数量大于列 j,但在输出中提供了相反的关系.我更改了描述以匹配输出,并且提供的答案中的任何差异都可能是由此产生的.

该解决方案提供了所需的输出:

mat.pm <- apply(mat, MARGIN = 2,
                function(x) {
                  return(apply(mat, MARGIN = 2, function(y) …