在 ggplot2 中覆盖多个 stat_function 调用答案

【问题标题】：Overlay multiple stat_function calls in ggplot2在 ggplot2 中覆盖多个 stat_function 调用
【发布时间】：2011-03-23 06:17:37
【问题描述】：

我有两个数据框raw 和coef：

包含原始数据的文件
另一个包含我从原始数据中得出的建模系数。

第一个数据框raw 包含：

Time（0 到 900 秒）
OD 用于许多变体和四次运行。

第二个数据框coef 包含：

每个变体/运行组合一行，在该行中包含各个系数（M、D.1 和 t0.1）。

我已经绘制了每个 Variant 的原始数据拆分，并用 runID 着色，没有问题。但是，现在我想根据runID覆盖模型曲线。

由于建模系数在不同的数据框中，具有不同的维度，我不能只cbind他们。 stat_function 对我不起作用。我一次只能显示一条曲线。

我试过for loop，每次都添加stat_function层：

p <- ggplot(temp, aes(Time, OD)) + geom_point(aes(colour = runID), size = 2) #works fine!
calc <- function(x){temp.n$M[ID] * (1 - exp(temp.n$D.1[ID] * temp.n$t0.1[ID] - x)))}
for(ID in 1:length(unique(temp.n$runID))) {
  p <- p + stat_function(fun = calc)
}
print(p)

最后，所有p 返回的是原始数据的图，以及循环位的最终曲线。每次我尝试添加新的stat_function 层时，p 似乎都会恢复到原来的状态。

有什么想法吗？

【问题讨论】：

也许最简单的解决方法是合并 data.frames。这可行吗？
你能提供一个可重现的例子吗？问题在于您使用了变量范围。

标签： r function overlay plot ggplot2

【解决方案1】：

按照given here的解决方案，你可能不得不自己模仿stat_function的效果。由于您没有给出可重复的示例，因此我创建了一个简单的示例，希望能模仿您的问题：

library(ggplot2)
reg.fun <- function(x, par1, par2){exp(-x*par1) + par2} #functional form
reg <- data.frame(g=factor(1:3), par1=(1:3)/10, par2=1:3)  #parameters for 3 groups

#generate data from reg.fun
dd <- expand.grid(x=0:9, g=reg$g)         #set x values, and 3 groups from reg
dd <- merge(dd, reg)                      #"import" parameters
dd$mn <- with(dd, reg.fun(x, par1, par2)) #value of function for given x's
dd$y <- rnorm(30, mean=dd$mn, sd=0.5)     #add variability
dd <- subset(dd, select=c(g,x,y))         #remove auxiliary variables 

#similarly to above generate values for the function on a fine grid of x values
pred.dd <- expand.grid(x=seq(0,9, length=101), g=levels(dd$g))
pred.dd <- merge(pred.dd, reg)
pred.dd$y <- with(pred.dd, reg.fun(x, par1, par2))

#draw the plot
p <- qplot(x,y, colour=g, data=dd)  #scatterplot of data
p + geom_line(data=pred.dd)         #add the curves of the functions

【讨论】：

【解决方案2】：

我和你有同样的问题。在一个非常不优雅的解决方案中，我发现的唯一解决方案是将 stat 函数组合在一起，如下所示：

p <- ggplot(temp, aes(Time, OD)) + geom_point(aes(colour = runID), size = 2) #works fine!

calc <- function(x){temp.n$M[ID] * (1 - exp(temp.n$D.1[ID] * temp.n$t0.1[ID] - x)))}
    p <- p +
      stat_function(fun = function(x){temp.n$M[1] * (1 - exp(temp.n$D.1[1] * temp.n$t0.1[1] - x)))) + 
      stat_function(fun = function(x){temp.n$M[2] * (1 - exp(temp.n$D.1[2] * temp.n$t0.1[2] - x)))) +
      stat_function(fun = function(x){temp.n$M[3] * (1 - exp(temp.n$D.1[3] * temp.n$t0.1[3] - x)))) +
      # etc

如果您只有几行要添加，这很好，但如果您有很多行，那就不行了。

【讨论】：