我有一份数据，看起来像这样this。
我希望创建多个密度曲线到一个图中，其中每条曲线对应唯一的ID。
我尝试使用"sm"包和这段代码，但没有成功。
library(sm)
dat <- read.table("mydat.txt");
plotfn <- ("~/Desktop/flowgram_superimposed.pdf");
pdf(plotfn);
sm.density.compare(dat$V1,dat$V2, xlab = "Flow Signal")
colfill <- c(2:10);
legend(locator(1), levels(dat$V2), fill=colfill)
dev.off();
尝试使用ggplot2：
dnow <- read.table("http://dpaste.com/88561/plain/")
library(ggplot2)
qplot(V1, colour=factor(V2), data=dnow, geom="density")
@Manoel， qplot(mtcars$drat, colour=factor(mtcars$cyl), data=mtcars, geom="density") 这条命令应该可以给你一个可用的实例。 - unoderequire(lattice)
dnow <- read.table('http://dpaste.com/88561/plain/')
densityplot(~V1, groups=V2, data=dnow)
以意大利面条式编程方式使用基础图形：
plot.multi.dens <- function(s)
{
junk.x = NULL
junk.y = NULL
for(i in 1:length(s))
{
junk.x = c(junk.x, density(s[[i]])$x)
junk.y = c(junk.y, density(s[[i]])$y)
}
xr <- range(junk.x)
yr <- range(junk.y)
plot(density(s[[1]]), xlim = xr, ylim = yr, main = "")
for(i in 1:length(s))
{
lines(density(s[[i]]), xlim = xr, ylim = yr, col = i)
}
}
dnow <- read.table("http://dpaste.com/88561/plain/")
library(sqldf)
x <- unlist(sqldf("select V1 from dnow where V2==0"))
y <- unlist(sqldf("select V1 from dnow where V2==1"))
z <- unlist(sqldf("select V1 from dnow where V2==2"))
plot.multi.dens(list(x,y,z))
library(Hmisc)
le <- largest.empty(x,y,.1,.1)
legend(le,legend=c("x","y","z"), col=(1:3), lwd=2, lty = 1)
在查看微阵列数据时，我发现自己经常需要做这件事情，因此我将其作为实用程序代码库的一部分放在了github上：ARE.utils，特别是plot.densities函数。
它使用基本图形，因此您可以从该函数中获得灵感来创建自己的函数，或者直接采用它（但它依赖于该库中的其他函数）：
（您可以选择安装整个软件包，但我不能保证其中的函数不会以某种不向后兼容的方式更改）。
编写自己的函数并不难，但是要确保函数在轴和其他方面选择正确的范围。无论如何，您将使用以下代码：
library(ARE.utils)
# Create a matrix dataset with separate observations in columns
dat <- matrix(c(rnorm(100), rnorm(100, mean=3),
rnorm(100, mean=3, sd=2)),
ncol=3)
# Plot them
plot.densities(dat, along='cols')
这将在同一轴上创建三个不同密度图，每个图都有自己的颜色。