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我正在尝试以这种方式制作缩放直方图,每个“列”(bin?)的透明度取决于给定 x 范围内的观察数量。这是我的代码:
set.seed(1)
test = data.frame(x = rnorm(200, mean = 0, sd = 10),
y = as.factor(sample(c(0,1), replace=TRUE, size=100)))
threshold = 20
ggplot(test,
aes(x = x))+
geom_histogram(aes(fill = y, alpha = stat(count) > threshold),
position = "fill", bins = 10)
基本上我想制作看起来像这样的图:
但是我的代码生成的图表基于分组后的计数应用透明度,最终以这样的挂列结束:
对于这个例子,为了模拟一个“正确的”图,我只是调整了阈值,但我需要 alpha 来考虑给定“列”(bin) 中两组的计数总和。
更新:我还希望它以这样一种方式处理分面图,即每个分面中的突出显示区域独立于其他分面。 @Stefan 提出的方法非常适合单个情节,但在多面情节中突出显示所有方面的同一区域。
library(ggplot2)
set.seed(1)
test = data.frame(x = rnorm(1000, mean = 0, sd = 10),
y = as.factor(sample(c(0,1), replace=TRUE, size=1000)),
n = as.factor(sample(c(0,1,2), replace=TRUE, size=1000)),
m = as.factor(sample(c(0,1,3,4), replace=TRUE, size=1000)))
f = function(..count.., ..x..) tapply(..count.., factor(..x..), sum)[factor(..x..)]
threshold = 10
ggplot(test,
aes(x = x))+
geom_histogram(aes(fill = y, alpha = f(..count.., ..x..) > threshold),
position = "fill", bins = 10)+
facet_grid(rows = vars(n),
cols = vars(m))
最佳答案
这可以这样实现:
stat_count
计算的 count
是分组后的 obs 数量,我们必须手动汇总各组的 count
以获得总数count
每个 bin。tapply
,其中我使用 ..
符号来获取由 stat_count
计算的变量...x..
,据我所知,它没有记录。基本上 ..x..
默认包含 bin 的中点,因此可以用作 bin 的标识符。但是,由于这些是连续值,我们已将它们转换为一个因子。最后,为了使代码更具可读性,我使用了一个辅助函数来计算聚合计数。此外,我将 threshold
值加倍到 20。
library(ggplot2)
set.seed(1)
test <- data.frame(
x = rnorm(200, mean = 0, sd = 10),
y = as.factor(sample(c(0, 1), replace = TRUE, size = 100))
)
threshold <- 20
f <- function(..count.., ..x..) tapply(..count.., factor(..x..), sum)[factor(..x..)]
p <- ggplot(
test,
aes(x = x)
) +
geom_histogram(aes(fill = y, alpha = f(..count.., ..x..) > threshold),
position = "fill", bins = 10
)
p
EDIT 为了允许分面,我们必须将 ..PANEL..
标识符作为附加参数传递给函数。我不再使用 tapply
,而是使用 dplyr::group_by
和 dplyr::add_count
来计算每个 bin 和 facet 面板的总数:
library(ggplot2)
library(dplyr)
set.seed(1)
test <- data.frame(
x = rnorm(200, mean = 0, sd = 10),
y = as.factor(sample(c(0, 1), replace = TRUE, size = 100)),
type = rep(c("A", "B"), each = 100)
)
threshold <- 20
f <- function(count, x, PANEL) {
data.frame(count, x, PANEL) %>%
add_count(x, PANEL, wt = count) %>%
pull(n)
}
p <- ggplot(
test,
aes(x = x)
) +
geom_histogram(aes(fill = y, alpha = f(..count.., ..x.., ..PANEL..) > threshold),
position = "fill", bins = 10
) +
facet_wrap(~type)
p
#> Warning: Using alpha for a discrete variable is not advised.
#> Warning: Removed 2 rows containing missing values (geom_bar).
关于r - ggplot : transperancy of histogram as function of stat(count),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/64382175/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!