重叠的堆叠密度图

Question

我正在尝试使用R的本地绘图命令实现类似于这个的绘图。

我已经使用下面的代码得到了类似的效果，但是我希望密度多边形可以重叠。有人能提供一种方法吗？

data = lapply(1:5, function(x) density(rnorm(100, mean = x)))

par(mfrow=c(5,1))
for(i in 1:length(data)){
  plot(data[[i]], xaxt='n', yaxt='n', main='', xlim=c(-2, 8), xlab='', ylab='', bty='n', lwd=1)
  polygon(data[[i]], col=rgb(0,0,0,.4), border=NA)
  abline(h=0, lwd=0.5)
}

输出：

- Omar Wagih

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你不能使用 par(mfrow=...) 来完成这个操作。需要逐步增加多边形的 x 偏移量。 - IRTFM

Answer 1

我会这样做。我将在同一图中绘制密度，但是将一个整数添加到y值。为了使它们重叠，我乘以一个常数因子fac。

# Create your toy data
data <- lapply(1:5, function(x) density(rnorm(100, mean = x)))

fac <- 5  # A factor to make the densities overlap

# We make a empty plot
plot(1, type = "n", xlim = c(-3, 10), ylim = c(1, length(data) + 2),
     axes = FALSE, xlab = "", ylab = "")  

# Add each density, shifted by i and scaled by fac
for(i in 1:length(data)){
  lines(  data[[i]]$x, fac*data[[i]]$y + i)
  polygon(data[[i]]$x, fac*data[[i]]$y + i, col = rgb(0, 0, 0, 0.4), border = NA)
  abline(h = i, lwd = 0.5)
}

- Anders Ellern Bilgrau

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非常好用！谢谢！ - Omar Wagih

@by0 没问题，我很高兴能帮到你。你可能想要尝试一下绘制图形时的 ylim 和 fac 值，以便得到恰当的输出。还要注意，它是从底部向上绘制的。 - Anders Ellern Bilgrau

我将它改成了从上到下绘制，并将其放入了一个函数中（请参见更新的问题）。再次感谢！ - Omar Wagih

Answer 2

（注：此内容先前已编辑到问题中，由@by0撰写。）

感谢@AEBilgrau，我迅速编写了这个非常好用的函数。注意：您需要根据您的数据调整因子fac。

stacked.density <- function(data, fac = 3, xlim, col = 'black', 
                            alpha = 0.4, show.xaxis = T, 
                            xlab = '', ylab = ''){
  xvals = unlist(lapply(data, function(d) d$x))
  if(missing(xlim)) xlim=c(min(xvals), max(xvals))

  col = sapply(col, col2alpha, alpha)
  if(length(col) == 1) col = rep(col, length(data))

  plot(1, type = "n", xlim = xlim, ylim = c(1,length(data) + 2),
       yaxt='n', bty='n', xaxt=ifelse(show.xaxis, 'l', 'n'), xlab = xlab, ylab = ylab)

  z = length(data):1
  for(i in 1:length(data)){
    d = data[[ z[i] ]]
    lines(d$x, fac*d$y + i, lwd=1)
    polygon(d$x, fac*d$y+ i, col=col[i], border=NA)
    abline(h = i, lwd=0.5)
  }
}

data <- lapply(1:5, function(x) density(rnorm(100, mean = x)))
stacked.density(data, col=c('red', 'purple', 'blue', 'green', 'yellow'), alpha=0.3, show.xaxis=T)

输出：

- Thomas