Wie überlagere ich Dichtediagramme in R?

Ich möchte 2 Dichtediagramme auf demselben Gerät mit R überlagern. Wie kann ich das tun? Ich habe im Internet gesucht, aber keine offensichtliche Lösung gefunden.

Meine Idee wäre, Daten aus einer Textdatei (Spalten) zu lesen und dann zu verwenden

plot(density(MyData$Column1))
plot(density(MyData$Column2), add=T)

Oder etwas in diesem Sinne.

Verwenden Sie linesfür die zweite:

plot(density(MyData$Column1))
lines(density(MyData$Column2))

Stellen Sie jedoch sicher, dass die Grenzen des ersten Diagramms geeignet sind.

ggplot2 ist ein weiteres Grafikpaket, das Dinge wie das von Gavin erwähnte Bereichsproblem auf ziemlich raffinierte Weise behandelt. Es handhabt auch das automatische Generieren geeigneter Legenden und hat meiner Meinung nach im Allgemeinen ein ausgefeilteres Gefühl mit weniger manueller Manipulation.

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)

Hinzufügen einer Basisgrafikversion, die die Grenzen der y-Achse berücksichtigt, Farben hinzufügt und für eine beliebige Anzahl von Spalten funktioniert:

Wenn wir einen Datensatz haben:

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)
                     )

Dann, um die Dichten zu zeichnen:

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))

Welches gibt:

Um einen vollständigen Satz bereitzustellen, hier eine Version von Chases Antwort mit 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"))

was eine Handlung wie diese erzeugt:

So mache ich es in der Basis (es wird tatsächlich in den Kommentaren der ersten Antwort erwähnt, aber ich werde hier den vollständigen Code anzeigen, einschließlich der Legende, da ich noch keinen Kommentar abgeben kann ...)

Zuerst müssen Sie die Informationen zu den Maximalwerten für die y-Achse aus den Dichtediagrammen abrufen. Sie müssen also zuerst die Dichten separat berechnen

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

Zeichnen Sie sie dann gemäß der ersten Antwort und definieren Sie die Min- und Max-Werte für die gerade erhaltene y-Achse. (Ich setze den Min-Wert auf 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")

Fügen Sie dann oben rechts eine Legende hinzu

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

Ich nahm das obige Gitterbeispiel und machte eine raffinierte Funktion. Es gibt wahrscheinlich einen besseren Weg, dies durch Umformen über Schmelzen / Gießen zu tun. (Kommentieren oder bearbeiten Sie, wenn Sie eine Verbesserung sehen.)

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,...)
}

Anwendungsbeispiel:

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

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

Sie können das ggjoyPaket verwenden. Nehmen wir an, wir haben drei verschiedene betaVerteilungen wie:

set.seed(5)
b1<-data.frame(Variant= "Variant 1", Values = rbeta(1000, 101, 1001))
b2<-data.frame(Variant= "Variant 2", Values = rbeta(1000, 111, 1011))
b3<-data.frame(Variant= "Variant 3", Values = rbeta(1000, 11, 101))


df<-rbind(b1,b2,b3)

Sie können die drei verschiedenen Verteilungen wie folgt erhalten:

library(tidyverse)
library(ggjoy)


ggplot(df, aes(x=Values, y=Variant))+
    geom_joy(scale = 2, alpha=0.5) +
    scale_y_discrete(expand=c(0.01, 0)) +
    scale_x_continuous(expand=c(0.01, 0)) +
    theme_joy()

Immer wenn es Probleme mit nicht übereinstimmenden Achsengrenzen gibt, ist das richtige Werkzeug in baseGrafiken zu verwenden matplot. Der Schlüssel ist, die fromund toArgumente zu nutzen density.default. Es ist ein bisschen hackisch, aber ziemlich einfach, sich selbst zu rollen:

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))

In Schnickschnack wie gewünscht ( matplotakzeptiert alle Standard plot/ parArgumente, zum Beispiel lty, type, col, lwd, ...).