以编程方式将使用 geom_density 制作的密度曲线缩放到与 geom_histogram 相似的高度？答案

【问题标题】：Programatically scale density curve made with geom_density to similar height to geom_histogram?以编程方式将使用 geom_density 制作的密度曲线缩放到与 geom_histogram 相似的高度？
【发布时间】：2020-04-13 16:23:13
【问题描述】：

假设我们做一个直方图

set.seed(123)
x = rnorm(1000)
qplot(x, geom = 'blank') +
geom_histogram()

我们添加了一条密度线

qplot(x, geom = 'blank') +
geom_histogram() +
geom_density()

密度线太低了，很难看到，所以可以是scaled to match the height of the histogram：

qplot(x, geom = 'blank') +
  geom_histogram(bins = 30) +
  geom_density(aes(y=0.22 * ..count..))

问题

当不使用binwidth 参数到geom_histogram 时（即使用bins 参数时），我们如何以编程方式调整密度线。

所需的输出是一个geom_histogram(bins = ...)，具有明显缩放的密度线，不依赖于乘数/硬编码的任何手动计算。

【问题讨论】：

标签： r ggplot2

【解决方案1】：

是的，您可以事先指定垃圾箱的数量。这仅仅是因为层可以共享数据，但不能共享计算的参数。 IE。密度层不知道直方图层中的bins/binwidth参数。以下需要ggplot2 v3.3.0。

nbins <- 30
qplot(x, geom = 'blank') +
  geom_histogram(bins = nbins) +
  geom_density(aes(y = stage(nbins, after_stat = count * diff(range(x))/nbins)))

【讨论】：

除了你的回答，一个观察，我认为 geom_density 总是有延伸到range(x) 之外的尾巴。因此乘以一个标量（例如 1.1）可以使密度线更符合条形（假设这是可取的），即geom_density(aes(y = stage(nbins, after_stat = count * diff(1.1 * range(x))/nbins))) 。
您可以使用stage(nbins, after_stat = count * diff(rangex <<- range(x))/nbins) 进行测试。对我来说，rangex == range(x) 是真的。

【解决方案2】：

您可以使用密度估计而不是计数。现在可以通过after_stat 轻松访问它。也可以看看ndensity 选项——也许这就是你要找的？

library(ggplot2)
library(patchwork)

set.seed(123)
x = rnorm(1000)

# Example of kernel density estimate usage
den <- qplot(x, geom = 'blank') +
  geom_histogram(aes(y= after_stat(density))) +
  geom_density() +
  ggtitle("Density estimate")

# Example of kernel density estimate usage, scale to a maximum of 1
nden <- qplot(x, geom = 'blank') +
  geom_histogram(aes(y= after_stat(ndensity))) +
  geom_density(aes(y= after_stat(ndensity))) +
  ggtitle("Density estimate, scaled to 1")

# Plot
den | nden

【讨论】：