R（ggplot2）中密度图下的梯度着色

Posted 2021-05-06

我正在尝试使用ggplot2在R中的密度图下渐变阴影。我不断得到密度图，但没有阴影。

library(quantmod)
library(ggplot2)
library(ggfortify)

getSymbols('XLE')
energy <- coredata(Delt(XLE$XLE.Adjusted, k = 1)["2018-03-08::"])
ggplot(energy, aes(energy)) +
    geom_density(aes(x = energy, fill = energy))+
    scale_fill_gradient2( energy ,
        low = "darkred", high = "navy", mid = "orange", midpoint = 0)

这产生了根本没有填充的曲线。

以下是可重现数据的类似示例：

test.data <- data.frame(exp(runif(1000,0,1)))

ggplot(test.data, aes(test.data))+
    geom_density(aes(fill = test.data)) +
    scale_fill_gradient(test.data, low = "navy", high = "red")

产量

答案

好吧，我整个周末一直在研究这个问题，最后我想出了相对于R中x轴的密度图下阴影的答案。

让我们设置一些可重现的数据：

input = runif(1000, 0, 1)
output = exp(input) + cos(input)

然后我们需要在数据框中添加一个虚假因子“name”：

name = rep("name", length(output))
data.df = data.frame(input, output, name)
data.df$name = as.factor(data.frame$name)

从这里，我们可以使用ggplot2和ggridges库：

library(ggplot2)
library(ggridges)

ggplot( data.df, aes(x=output, y=name, fill=..x..))+
geom_density_ridges_gradient()+
scale_fill_gradient(low="red4", high="navy")+
ylab(" ")

产量：this plot