如何使用渐变色填充直方图？

Question

我是一位能翻译文本的有用助手。

我有一个简单的问题。如何使用 ggplot2 绘制直方图，固定 binwidth 并填充彩虹色（或任何其他调色板）？

假设我有以下数据：

myData <- abs(rnorm(1000))

我想绘制直方图，例如使用 binwidth=.1。然而，这将导致不同数量的箱子，具体取决于数据：

ggplot() + geom_histogram(aes(x = myData), binwidth=.1) 

如果我知道箱子的数量（例如 n=15），我会使用以下代码：

ggplot() + geom_histogram(aes(x = myData), binwidth=.1, fill=rainbow(n))

但是当箱子的数量变化时，我在这个简单问题上卡住了。

- Art

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所以如果我理解你的意思正确的话，你希望直方图的每个条块根据彩虹渐变来着不同的颜色？ - sebastian-c

是的，那正是我想要的。 - Art

@yup 同意... - user20650

为什么不直接通过“bins”参数强制指定箱子的数量呢？ - Roman Luštrik

这似乎可以运行... n <- round(((max(myData)-min(myData))/.1)+1) - Rupert

Answer 1

如果您希望垃圾桶数量更灵活，请看这个小技巧：

library(ggplot2)

gg_b <- ggplot_build(
  ggplot() + geom_histogram(aes(x = myData), binwidth=.1)
)

nu_bins <- dim(gg_b$data[[1]])[1]

ggplot() + geom_histogram(aes(x = myData), binwidth=.1, fill = rainbow(nu_bins))

- J_F

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是的，那正是我需要的。我只是在想（并希望）有一种更直接的方法来做到这一点 :) 谢谢！ - Art

Answer 2

如果binwidth是固定的，这里有一种替代方案，使用内部函数ggplot2:::bin_breaks_width()来获取在创建图表之前的bin数。虽然仍然是一个解决方法，但避免了像其他解决方案中两次调用geom_histogram()：

# create sample data
set.seed(1L)
myData <- abs(rnorm(1000))
binwidth <- 0.1

# create plot    
library(ggplot2)   # CRAN version 2.2.1 used
n_bins <- length(ggplot2:::bin_breaks_width(range(myData), width = binwidth)$breaks) - 1L
ggplot() + geom_histogram(aes(x = myData), binwidth = binwidth, fill = rainbow(n_bins)) 

作为第三种选择，聚合可以在 ggplot2 外部完成。然后，可以使用 geom_col() 替代 geom_histogram()：

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# start binning on multiple of binwidth
start_bin <- binwidth * floor(min(myData) / binwidth)
# compute breaks and bin the data
breaks <- seq(start_bin, max(myData) + binwidth, by = binwidth)
myData2 <- cut(sort(myData), breaks = breaks, by = binwidth)

ggplot() + geom_col(aes(x = head(breaks, -1L), 
                        y = as.integer(table(myData2)), 
                        fill = levels(myData2))) + 
  ylab("count") + xlab("myData")

请注意，为了保持x轴连续，breaks被绘制在x轴上而不是levels(myData2)。否则，每个因子标签都会被绘制，从而使x轴变得混乱。还请注意，使用了内置的ggplot2颜色调色板，而不是rainbow()。图片链接：

- Uwe