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我正在尝试生成标有样本大小的(分组)密度图。
示例数据:
set.seed(100)
df <- data.frame(ab.class = c(rep("A", 200), rep("B", 200)),
val = c(rnorm(200, 0, 1), rnorm(200, 1, 1)))
未标记的密度图已生成,如下所示:
ggplot(df, aes(x = val, group = ab.class)) +
geom_density(aes(fill = ab.class), alpha = 0.4)
我想做的是在每个密度峰值附近的某处添加文本标签,显示每个组中的样本数。但是,我找不到正确的选项组合来以这种方式总结数据。
我尝试将此答案中建议的代码改编为箱线图上的类似问题:https://stackoverflow.com/a/15720769/1836013
n_fun <- function(x){
return(data.frame(y = max(x), label = paste0("n = ",length(x))))
}
ggplot(df, aes(x = val, group = ab.class)) +
geom_density(aes(fill = ab.class), alpha = 0.4) +
stat_summary(geom = "text", fun.data = n_fun)
但是,这会失败并显示 Error: stat_summary requires the following missing aesthetics: y
。
我还尝试在 aes()
中为每个 geom_density()
和 添加
层,以及 y = ..density..
stat_summary()ggplot()
对象本身……这些都没有解决问题。
我知道这可以通过为每个组手动添加标签来实现,但我希望有一个通用的解决方案,例如允许通过 aes()
设置标签颜色以匹配密度。
我哪里错了?
最佳答案
fun.data
返回的y
不是aes。 stat_summary
提示找不到y
,应该在ggplot(df, aes(x = val, group = ab.class, y =
或 stat_summary(aes(y =
如果 y
的全局设置不可用。fun.data
计算显示位置point/text/... at each x
based on y
given in the data through aes
. (我不确定我是否做了这么清楚。不是以英语为母语的人)。
即使您通过 aes
指定了 y
,您也不会得到想要的结果,因为 stat_summary
计算了一个 y
在每个 x
。
但是,您可以通过geom_text
或annotate
将文本添加到所需位置:
# save the plot as p
p <- ggplot(df, aes(x = val, group = ab.class)) +
geom_density(aes(fill = ab.class), alpha = 0.4)
# build the data displayed on the plot.
p.data <- ggplot_build(p)$data[[1]]
# Note that column 'scaled' is used for plotting
# so we extract the max density row for each group
p.text <- lapply(split(p.data, f = p.data$group), function(df){
df[which.max(df$scaled), ]
})
p.text <- do.call(rbind, p.text) # we can also get p.text with dplyr.
# now add the text layer to the plot
p + annotate('text', x = p.text$x, y = p.text$y,
label = sprintf('n = %d', p.text$n), vjust = 0)
关于r - ggplot2:如何将样本数添加到密度图中?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/43207655/
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