Как наложить графики плотности в R?

ggplot2 это еще один графический пакет, который обрабатывает такие вещи, как проблема диапазона, о которой упоминает Гэвин, довольно гладко. Он также обрабатывает автоматическое создание соответствующих легенд и просто, как правило, имеет более полированное ощущение, на мой взгляд, из коробки с меньшим количеством ручных манипуляций.

library(ggplot2)

#Sample data
dat <- data.frame(dens = c(rnorm(100), rnorm(100, 10, 5))
                   , lines = rep(c("a", "b"), each = 100))
#Plot.
ggplot(dat, aes(x = dens, fill = lines)) + geom_density(alpha = 0.5)

просто чтобы обеспечить полный набор, вот версия ответа Чейза с помощью lattice:

dat <- data.frame(dens = c(rnorm(100), rnorm(100, 10, 5))
                   , lines = rep(c("a", "b"), each = 100))

densityplot(~dens,data=dat,groups = lines,
            plot.points = FALSE, ref = TRUE, 
            auto.key = list(space = "right"))

который создает такой сюжет:

добавление базовой графической версии, которая заботится о пределах оси y, добавляет цвета и работает для любого количества столбцов:

Если у нас есть набор данных:

myData <- data.frame(std.nromal=rnorm(1000, m=0, sd=1),
                     wide.normal=rnorm(1000, m=0, sd=2),
                     exponent=rexp(1000, rate=1),
                     uniform=runif(1000, min=-3, max=3)
                     )

затем построить плотность:

dens <- apply(myData, 2, density)

plot(NA, xlim=range(sapply(dens, "[", "x")), ylim=range(sapply(dens, "[", "y")))
mapply(lines, dens, col=1:length(dens))

legend("topright", legend=names(dens), fill=1:length(dens))

что дает:

Я взял приведенный выше пример решетки и сделал отличную функцию. Вероятно, есть лучший способ сделать это с помощью reshape через melt/cast. (Комментарий или редактирование, если вы видите улучшение.)

multi.density.plot=function(data,main=paste(names(data),collapse = ' vs '),...){
  ##combines multiple density plots together when given a list
  df=data.frame();
  for(n in names(data)){
    idf=data.frame(x=data[[n]],label=rep(n,length(data[[n]])))
    df=rbind(df,idf)
  }
  densityplot(~x,data=df,groups = label,plot.points = F, ref = T, auto.key = list(space = "right"),main=main,...)
}

пример использования:

multi.density.plot(list(BN1=bn1$V1,BN2=bn2$V1),main='BN1 vs BN2')

multi.density.plot(list(BN1=bn1$V1,BN2=bn2$V1))

всякий раз, когда есть проблемы несоответствующих пределов оси, правильный инструмент в base графика-это использовать matplot. Ключ в том, чтобы использовать from и to аргументы density.default. Это немного hackish, но довольно просто свернуть себя:

set.seed(102349)
x1 = rnorm(1000, mean = 5, sd = 3)
x2 = rnorm(5000, mean = 2, sd = 8)

xrng = range(x1, x2)

#force the x values at which density is
#  evaluated to be the same between 'density'
#  calls by specifying 'from' and 'to'
#  (and possibly 'n', if you'd like)
kde1 = density(x1, from = xrng[1L], to = xrng[2L])
kde2 = density(x2, from = xrng[1L], to = xrng[2L])

matplot(kde1$x, cbind(kde1$y, kde2$y))

добавить колокола и свистки по желанию (matplot принимает все стандартные plot/par аргументы, например,lty,type,col,lwd, ...).

вот как я это делаю в базе (это на самом деле упоминается в первых комментариях ответа, но я покажу полный код здесь, включая легенду, поскольку я пока не могу комментировать...)

сначала вам нужно получить информацию о максимальных значениях для оси y из графиков плотности. Поэтому вам нужно сначала вычислить плотности отдельно

dta_A <- density(VarA, na.rm = TRUE)
dta_B <- density(VarB, na.rm = TRUE)

затем постройте их в соответствии с первым ответом и определите минимальные и максимальные значения для оси y, которую вы только что получили. (Я установил минимальное значение до 0)

plot(dta_A, col = "blue", main = "2 densities on one plot"), 
     ylim = c(0, max(dta_A$y,dta_B$y)))  
lines(dta_B, col = "red")

затем добавьте легенду в верхний правый угол

legend("topright", c("VarA","VarB"), lty = c(1,1), col = c("blue","red"))