ggplot2：Stat_function与行为规模的不当行为 [英] ggplot2: Stat_function misbehaviour with log scales

问题描述

我正在绘制一个点对数直方图（一个直方图，显示了一个点而不是条形的值），它是对数比例的。结果应该如下所示：

MWE：

让我们模拟一些数据：

  set.seed（123）
d < -  data.frame（x = rnorm（1000））
  

要得到点直方图，我需要首先计算直方图数据（hdata）

  hdata < -  hist（d $ x，plot = FALSE）
 tmp<  -  data.frame（mids = hdata $ mids，
 density = hdata $ density，
 counts = hdata $ counts）
  

我们可以这样绘图

  p < -  ggplot（tmp，aes（x = mids，y = density））+ geom_point（）+ 
 stat_function（fun = dnorm，col =red）
p 
  

得到这张图：

理论上我们应该能够应用l og scale（并将y-limits设置为大于0），并且我们应该有一个与目标图形相似的图片。

但是，如果我应用它，以下图表：

  p + scale_y_log10（限制= c（0.001,10））
  

stat_function清楚地显示非缩放值，而不是在第一张图片中产生更接近实线的数字。

任何想法？

奖金
有没有什么方法可以在不使用hist（...，plot = FALSE）函数？

编辑解决方法

一种可能的解决方案是计算ggplot之外的dnorm数据，然后将其作为一行插入。例如

  tmp2 < -  data.frame（mids = seq（from = min（tmp $ mids））to = max （tmp $ mids），
 by =（max（tmp $ mids） -  min（tmp $ mids））/ 10000））
 tmp2 $ dnorm < -  dnorm（tmp2 $ mids）
 
＃绘制
 ggplot（）+ 
 geom_point（data = tmp，aes（x = mids，y = density））+ 
 geom_line（data = tmp2，aes x = mids，y = dnorm），col =red）+ 
 scale_y_log10（）
  

这将返回如下图形。这基本上是图形，但它不能解决stat_function问题。

解决方案

  library（ggplot2）
 set.seed（123）
d<  -  data.frame（x = rnorm（1000）） 
 ggplot（d，aes（x））+ 
 stat_bin（geom =point，
 aes（y = ..density ..），
 #same break as function hist的默认值：
 breaks = pretty（范围（d $ x），n = nclass.Sturges（d $ x），min.n = 1），
 position =identity）+ 
 stat_function（fun = dnorm，col =red）+ 
 scale_y_log10（limits = c（0.001,10））
  

I am trying to plot a point histogram (a histogram that shows the values with a point instead of bars) that is log-scaled. The result should look like this:

MWE:

Lets simulate some Data:

set.seed(123)
d <- data.frame(x = rnorm(1000))

To get the point histogram I need to calculate the histogram data (hdata) first

hdata <- hist(d$x, plot = FALSE)
tmp <- data.frame(mids = hdata$mids, 
                  density = hdata$density, 
                  counts = hdata$counts)

which we can plot like this

p <- ggplot(tmp, aes(x = mids, y = density)) + geom_point() + 
            stat_function(fun = dnorm, col = "red")
p

to get this graph:

In theory we should be able to apply the log scales (and set the y-limits to be above 0) and we should have a similar picture to the target graph.

However, if I apply it I get the following graph:

p + scale_y_log10(limits = c(0.001, 10))

The stat_function clearly shows non-scaled values instead of producing a figure closer to the solid line in the first picture.

Any ideas?

Bonus Are there any ways to graph the histogram with dots without using the hist(..., plot = FALSE) function?

EDIT Workaround

One possible solution is to calculate the dnorm-data outside of ggplot and then insert it as a line. For example

tmp2 <- data.frame(mids = seq(from = min(tmp$mids), to = max(tmp$mids), 
                            by = (max(tmp$mids) - min(tmp$mids))/10000))
tmp2$dnorm <- dnorm(tmp2$mids) 

# Plot it
ggplot() + 
  geom_point(data = tmp, aes(x = mids, y = density)) + 
  geom_line(data = tmp2, aes(x = mids, y = dnorm), col = "red") + 
  scale_y_log10()

This returns a graph like the following. This is basically the graph, but it doesn't resolve the stat_function issue.

解决方案

library(ggplot2)
set.seed(123)
d <- data.frame(x = rnorm(1000))
ggplot(d, aes(x)) +
  stat_bin(geom = "point", 
           aes(y = ..density..),
           #same breaks as function hist's default:
           breaks = pretty(range(d$x), n = nclass.Sturges(d$x), min.n = 1), 
           position = "identity") +
  stat_function(fun = dnorm, col = "red") +
  scale_y_log10(limits = c(0.001, 10))

这篇关于ggplot2：Stat_function与行为规模的不当行为的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！