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r - 将 ggplot2 与 ks 包的 kde 图一起使用

问题描述

我正在使用ks包来计算和绘制双变量核密度估计。它工作得很好，但我想使用 ggplot 来绘制估计值。

我可以尝试创建一个自定义函数来为 ggplot 准备数据框和内容，但我感觉更有经验的 R 用户可以用更少的努力做到这一点。

那么，我该怎么做呢？

这是 ks::kde 的示例场景：

data <- cbind(rnorm(100), rnorm(100))
kd <- ks::kde(data)
plot(kd, display = "slice", col = viridis::viridis(20))
plot(kd, display = "image", col = viridis::viridis(20))
plot(kd, display = "persp", col.fun = viridis::viridis)

上面的代码应该为您提供以下图表。如何使用 ggplot 来实现这些绘图？

编辑：我需要使用ks包计算的估计值。提供的本机函数ggplot2使用名为MASS. 所以那不行。

切片图 图像图 透视图

标签： rggplot2kernel-density

解决方案

前两个在 ggplot 中很简单。这是一个完全可重现的示例：

library(ggplot2)

data <- cbind(rnorm(100), rnorm(100))

d <- ggplot(as.data.frame(data), aes(V1, V2)) + 
  scale_color_viridis_c() +
  theme_bw()

d + geom_density2d(aes(colour = after_stat(level)), bins = 5)


d + geom_density2d_filled()

编辑

要具体使用 的输出ks::kde()，我们需要使用 将其数据从矩阵转换为长格式reshape2::melt，但是在 ggplot 中绘制仍然非常容易：

set.seed(1)

data <- cbind(rnorm(100), rnorm(100))
kd   <- ks::kde(data)

library(ggplot2)

等高线图

ggplot(reshape2::melt(kd$estimate)) +
  geom_contour(aes(x = Var1, y = Var2, z = value, color = stat(level)),
               bins = 5) +
  scale_color_viridis_c() +
  coord_equal() +
  theme_classic()

填充等高线图

ggplot(reshape2::melt(kd$estimate)) +
  geom_contour_filled(aes(x = Var1, y = Var2, z = value, fill = stat(level)),
               bins = 9) +
  scale_fill_viridis_d() +
  coord_equal() +
  theme_classic() +
  theme(legend.position = "none")

光栅图像

ggplot(reshape2::melt(kd$estimate)) +
  geom_raster(aes(x = Var1, y = Var2, fill = value)) +
  scale_fill_viridis_c() +
  coord_equal() +
  theme_classic() +
  theme(legend.position = "none")

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