这篇文章主要介绍了如何用R语言绘制密度图的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇如何用R语言绘制密度图文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。
密度图是直方图的平滑版本，用于计算并绘制数据的核密度估计，能够更好的界定分布的形状。使用geom_density函数可以绘制密度图。
绘制密度图
使用数据如下：
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set.seed(1234)
df <- data.frame(
sex=factor(rep(c("F", "M"), each=200)),
weight=round(c(rnorm(200, mean=55, sd=5),
rnorm(200, mean=65, sd=5)))
)
head(df)
sex weight
1 F 49
2 F 56
3 F 60
4 F 43
5 F 57
6 F 58绘制基础密度图:
library(ggplot2)
# Basic density
p <- ggplot(df, aes(x=weight)) +
geom_density()
p
# Add mean line
p+ geom_vline(aes(xintercept=mean(weight)),
color="blue", linetype="dashed", size=1)更改线型和颜色：
# 更改线的颜色和填充
ggplot(df, aes(x=weight))+
geom_density(color="darkblue", fill="lightblue")
# 更改线型
ggplot(df, aes(x=weight))+
geom_density(linetype="dashed")绘制分组密度图
计算每组平均数：
library(plyr)
mu <- ddply(df, "sex", summarise, grp.mean=mean(weight))
head(mu)
sex grp.mean
1 F 54.70
2 M 65.36绘制分组密度图：
# 更改密度图线的颜色
# 更改密度图线的颜色
ggplot(df, aes(x=weight, color=sex)) +
geom_density()
# 添加平均数线
p<-ggplot(df, aes(x=weight, color=sex)) +
geom_density()+
geom_vline(data=mu, aes(xintercept=grp.mean, color=sex),
linetype="dashed")
p也可以使用以下功能手动更改密度打印线颜色：
•scale_color_manual()：使用自定义颜色
•scale_color_brewer()：使用RColorBrewer包中的调色板
•scale_color_grey()：使用灰阶颜色
# 使用自定义颜色
p+scale_color_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))
# 使用RColorBrewer包中的调色板
p+scale_color_brewer(palette="Dark2")
# 使用灰阶颜色
p + scale_color_grey() + theme_classic()更改填充颜色：
# 按组更改密度图颜色
ggplot(df, aes(x=weight, fill=sex)) +
geom_density()
# 使用半透明填充
p<-ggplot(df, aes(x=weight, fill=sex)) +
geom_density(alpha=0.4)
p
# 添加平均数线
p+geom_vline(data=mu, aes(xintercept=grp.mean, color=sex),
linetype="dashed")也可以使用以下功能手动更改密度图填充颜色：
•scale_fill_manual()：使用自定义颜色
•scale_fill_brewer()：使用RColorBrewer包中的调色板
•scale_fill_grey()：使用灰阶颜色
# 使用自定义颜色
p+scale_fill_manual(values=c("#999999", "#E69F00", "#56B4E9"))
# 使用RColorBrewer包中的调色板
p+scale_fill_brewer(palette="Dark2")
# 使用灰阶颜色
p + scale_fill_grey() + theme_classic()关于“如何用R语言绘制密度图”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“如何用R语言绘制密度图”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道。
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