[r] R에서 밀도 플롯을 오버레이하는 방법은 무엇입니까?

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R을 사용하여 동일한 장치에 2 개의 밀도 플롯을 오버레이하고 싶습니다. 어떻게 할 수 있습니까? 웹을 검색했지만 확실한 해결책을 찾지 못했습니다.

내 아이디어는 텍스트 파일 (열)에서 데이터를 읽고

plot(density(MyData$Column1))
plot(density(MyData$Column2), add=T)

아니면 이런 정신으로.

답변

lines두 번째 사용 :

plot(density(MyData$Column1))
lines(density(MyData$Column2))

그러나 첫 번째 플롯의 한계가 적합한 지 확인하십시오.

답변

ggplot2 는 Gavin이 언급 한 범위 문제와 같은 것을 매우 매끄러운 방식으로 처리하는 또 다른 그래픽 패키지입니다. 또한 적절한 범례를 자동으로 생성하는 작업을 처리하며 일반적으로 수동 조작이 적어 내 생각에 좀 더 세련된 느낌을줍니다.

library(ggplot2)

#Sample data
dat <- data.frame(dens = c(rnorm(100), rnorm(100, 10, 5))
                   , lines = rep(c("a", "b"), each = 100))
#Plot.
ggplot(dat, aes(x = dens, fill = lines)) + geom_density(alpha = 0.5)

여기에 이미지 설명 입력

답변

y 축 제한을 처리하고 색상을 추가하며 원하는 수의 열에 대해 작동하는 기본 그래픽 버전 추가 :

데이터 세트가있는 경우 :

myData <- data.frame(std.nromal=rnorm(1000, m=0, sd=1),
                     wide.normal=rnorm(1000, m=0, sd=2),
                     exponent=rexp(1000, rate=1),
                     uniform=runif(1000, min=-3, max=3)
                     )

그런 다음 밀도를 플로팅하려면 :

dens <- apply(myData, 2, density)

plot(NA, xlim=range(sapply(dens, "[", "x")), ylim=range(sapply(dens, "[", "y")))
mapply(lines, dens, col=1:length(dens))

legend("topright", legend=names(dens), fill=1:length(dens))

다음을 제공합니다.

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답변

완전한 세트를 제공하기 위해 다음을 사용하는 Chase의 답변 버전이 있습니다 lattice.

dat <- data.frame(dens = c(rnorm(100), rnorm(100, 10, 5))
                   , lines = rep(c("a", "b"), each = 100))

densityplot(~dens,data=dat,groups = lines,
            plot.points = FALSE, ref = TRUE,
            auto.key = list(space = "right"))

다음과 같은 플롯을 생성합니다.
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답변

그것이 내가 기본에서하는 방법입니다 (실제로 첫 번째 답변 주석에 언급되어 있지만 아직 주석을 달 수 없으므로 범례를 포함하여 여기에 전체 코드를 표시하겠습니다 …)

먼저 밀도 플롯에서 y 축의 최대 값에 대한 정보를 얻어야합니다. 따라서 먼저 밀도를 별도로 계산해야합니다.

dta_A <- density(VarA, na.rm = TRUE)
dta_B <- density(VarB, na.rm = TRUE)

그런 다음 첫 번째 답변에 따라 플로팅하고 방금 얻은 y 축의 최소 및 최대 값을 정의하십시오. (최소값을 0으로 설정했습니다)

plot(dta_A, col = "blue", main = "2 densities on one plot"),
     ylim = c(0, max(dta_A$y,dta_B$y)))
lines(dta_B, col = "red")

그런 다음 오른쪽 상단 모서리에 범례를 추가하십시오.

legend("topright", c("VarA","VarB"), lty = c(1,1), col = c("blue","red"))

답변

위의 격자 예제를 사용하여 멋진 기능을 만들었습니다. 용융 / 주조를 통해 모양을 변경하는 더 좋은 방법이있을 것입니다. (개선이 보이면 주석을 달거나 편집하십시오.)

multi.density.plot=function(data,main=paste(names(data),collapse = ' vs '),...){
  ##combines multiple density plots together when given a list
  df=data.frame();
  for(n in names(data)){
    idf=data.frame(x=data[[n]],label=rep(n,length(data[[n]])))
    df=rbind(df,idf)
  }
  densityplot(~x,data=df,groups = label,plot.points = F, ref = T, auto.key = list(space = "right"),main=main,...)
}

사용 예 :

multi.density.plot(list(BN1=bn1$V1,BN2=bn2$V1),main='BN1 vs BN2')

multi.density.plot(list(BN1=bn1$V1,BN2=bn2$V1))

답변

ggjoy패키지 를 사용할 수 있습니다 . 다음 beta과 같은 세 가지 분포 가 있다고 가정 해 보겠습니다 .

set.seed(5)
b1<-data.frame(Variant= "Variant 1", Values = rbeta(1000, 101, 1001))
b2<-data.frame(Variant= "Variant 2", Values = rbeta(1000, 111, 1011))
b3<-data.frame(Variant= "Variant 3", Values = rbeta(1000, 11, 101))


df<-rbind(b1,b2,b3)

다음과 같이 세 가지 분포를 얻을 수 있습니다.

library(tidyverse)
library(ggjoy)


ggplot(df, aes(x=Values, y=Variant))+
    geom_joy(scale = 2, alpha=0.5) +
    scale_y_discrete(expand=c(0.01, 0)) +
    scale_x_continuous(expand=c(0.01, 0)) +
    theme_joy()

여기에 이미지 설명 입력