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Asked: 2023-10-20 00:39:50 +0800 CST

Como usar after_stat em todos os preenchimentos estéticos em uma escala

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Eu gostaria de usar after_stat(ndensity)para escalar para no máximo 1, como descrito aqui :

densidade after_stat(ndensity), dimensionada para um máximo de 1.

Quando usamos isso com uma fillestética, é claro que ele dimensiona cada um fillseparadamente, mas eu queria saber se é possível dimensionar after_statos dados completos para que todas as filldensidades sejam combinadas. Aqui está um exemplo reproduzível:

library(ggplot2)
ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, fill = Species)) +
  geom_density(aes(y = after_stat(ndensity)), alpha = 0.4)

Criado em 19/10/2023 com reprex v2.0.2

Como esperado, as densidades são dimensionadas para no máximo 1. Mas gostaria de saber se alguém sabe como dimensionar o combinado, tendo as três densidades separadamente. Isso resultaria em apenas uma curva de densidade com valor máximo de 1. Poderíamos usar ggplot_buildpara modificar a camada, mas gostaria de saber se existe uma after_statúnica opção?

1 respostas

  1. Best Answer

    Não tenho certeza se entendi a saída desejada corretamente. Se você quiser que a densidade de pico da curva mais alta seja igual a um, e as outras sejam mostradas em termos relativos, podemos pré-calcular a densidade de pico e dividir after_stat(density)por ela:

    library(tidyverse)

div <- iris %>%
  summarize(max = max(density(Sepal.Length)$y), .by = Species) %>%
  pull(max) %>%
  max()

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, fill = Species)) +
  geom_density(aes(y = after_stat(density/div)), alpha = 0.4)

    insira a descrição da imagem aqui

    Se você quiser que as curvas sejam empilhadas com uma densidade total de pico de 1, você poderá fazer:

    div <- iris %>%
  reframe(dens = density(Sepal.Length, 
                         from = min(iris$Sepal.Length),
                         to = max(iris$Sepal.Length))$y, 
          xval = seq(min(iris$Sepal.Length), max(iris$Sepal.Length), len = 512), 
          .by = Species) %>%
  group_by(xval) %>%
  summarize(dens = sum(dens)) %>%
  slice_max(order_by = dens, n = 1) %>%
  pull(dens)

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, fill = Species)) +
  geom_density(aes(y = after_stat(density/div)), position = 'stack', alpha = 0.4)

    insira a descrição da imagem aqui

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