आर: कैसे करें: 3 डी घनत्व प्लॉट gplot और geom_density

Question

मैं ओवरले के साथ कई घनत्व भूखंडों को गठबंधन करने की कोशिश कर रहा हूं। ggplot और geom_density नौकरी करते हैं, लेकिन घनत्व एक-दूसरे के शीर्ष पर खड़े होते हैं।

मेरे मामले में, वर्ष ऊंचाई से प्रतिस्थापित किया जा जाएगा:

ggplot(all.complete, aes(x=humid_temp)) + 
    geom_density(aes(group=height, colour=height, fill=height.f, alpha=0.1)) + 
    guides(fill = guide_legend(override.aes = list(colour = NULL))) + 
    labs(main="Temperature by Height", x="Temperature", y="Density") 

कुछ इस के समान है कि मैं क्या हासिल करने की कोशिश कर रहा हूँ है।

धन्यवाद !!!

Answer 1

मैं इस मुद्दे के इस प्रकार इस पोस्ट पर ठोकर सकता है के साथ इस वर्ष है, लेकिन अन्य लोगों को पता है, इसलिए मैं सोचा कि मैं हाल ही में एक खोज समाधान जोड़ना होगा। एक नया पैकेज है जो अभी इस तरह के विज़ुअलाइजेशन को ठीक करने के लिए बनाया गया था और इसे ggjoy कहा जाता है और ggplot2 सिस्टम के साथ काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

जानकारी के सब यहां पाया जा सकता: https://github.com/clauswilke/ggjoy

आशा इस मदद की हो सकता है!

Answer 2

@jlhoward के रूप में उल्लेख किया गया है, पहलुओं का उपयोग कर काम कर सकते हैं, या सबप्लॉट का उपयोग कर सकते हैं, लेकिन या तो विकल्प बड़ी संख्या में समूहों के साथ अच्छी तरह से स्केल नहीं करता है। इसके बजाय एक ecdf साजिश का उपयोग करने पर विचार करें।

अपने वस्तु all.complete में डेटा के बिना

, मैं अपने भूखंड पुन: नहीं कर सकते, इसलिए यहाँ एक सरल उदाहरण है:

library(ggplot2) 

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length)) + 
    geom_density(aes(group = Species, 
        colour = Species, 
        fill = Species), 
       alpha = 0.2) 

एक से अधिक जोड़ी समूहों के लिए, मैं मैंने ecdf प्लॉट को समझने के लिए बहुत आसान पाया है। एक ऐसी ही साजिश करने के लिए:

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length)) + 
    stat_ecdf(aes(color = Species)) 

आप एक ही भूखंड पर ecdf भूखंडों के दर्जनों हो सकता है, और के बाद से वे सिर्फ लाइनें हैं वे अभी भी देखने के लिए पर्याप्त अलग कर रहे हैं। आपके उदाहरण में घनत्व भूखंड या हिस्टोग्राम बहुत अधिक हो जाएंगे।

इस ब्लॉग पोस्ट है कि मुझे मिल गया भूखंडों ecdf का उपयोग शुरू करने के लिए है और उनके बारे में अधिक जानकारी है: http://allendowney.blogspot.com/2013/08/are-my-data-normal.html