R ggplot2 - 具有第三个连续变量的渐变颜色的geom_smooth [英] R ggplot2 - geom_smooth with gradient color from a third continuous variable

问题描述

有没有办法绘制平滑曲线（x = var1，y = var2）并将其与第三个连续变量（z = var3）相对照？我使用下面的代码：

  library（ggplot2）
 
x = runif（100，-20 ，20）
y = 2 * x + x ^ 2 + rnorm（100,0,50）
z = 0.5 * x + rnorm（100,0,2）
 df = data.frame （x = x，y = y，z = z）
 
 ggplot（data = df，aes（x = x，y = y））+ geom_smooth（method ='loess'，aes（color = z），se = F）
  

然而，平滑的线仍然是纯蓝的。

使用内部变量..y ..而不是var3颜色相对于var2的线。

  ggplot（data = df，aes（x = x，y = y））+ geom_smooth（method ='loess'，aes（color = .. y，）se = F）
  

是否有另一个内部变量需要调用才能使var3的颜色变为线？

我可以用 geom_line 生成所需的图表，但我希望将它平滑化。

解决方案

你在正确的轨道上使用 geom_line ，you j你需要在预先平滑的数据上使用它。然后按照上面的数据框，然后：

pre $ df $ predict < - 预测（黄色（y〜x，数据= df） ）

ggplot（df，aes（x = x，y = predict））+
geom_line（aes（color = z））


如果您的 x 存在较大差距，则可能会产生丑陋的结果;他们会以点之间的平坦部分出现。通过提供 newdata = 到 predict（）并将其存储在第二个数据框中，还需要为这些新的 x 值重新计算 z 。

Is there a way to plot a smoothed curve (x=var1, y=var2) and color it with respect to a third continuous variable (z=var3)? I am using the following code:

    library(ggplot2)

    x = runif(100,-20,20)
    y = 2*x+x^2+rnorm(100,0,50)
    z = 0.5*x+rnorm(100,0,2)
    df = data.frame(x=x,y=y,z=z)

    ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+geom_smooth(method='loess', aes(color=z),se=F) 

However, the smoothed line is still solid blue.

Using the internal variable "..y.." instead of var3 colors the line with respect to var2.

    ggplot(data=df,aes(x=x,y=y))+geom_smooth(method='loess', aes(color=..y..),se=F) 

Is there another internal variable to call in order to color the line with respect to var3?

I am able to generate the desired plot with geom_line, but I would like to have it smoothed instead.

解决方案

You're on the right track using geom_line, you just need to use it on pre-smoothed data. Take your dataframe as above, then:

df$predict <- predict(loess(y~x, data = df))

ggplot(df, aes(x = x,y = predict)) +
  geom_line(aes(colour = z)) 

This can generate ugly results if your x has big gaps; they'll come out as flat segments between points. There are workarounds for that by feeding newdata= to predict() and storing it in a second dataframe, but then you need to also recalculate z for those new x values.

这篇关于R ggplot2 - 具有第三个连续变量的渐变颜色的geom_smooth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！