在 geom_histogram 中使用第三个变量作为填充美学

Posted 2023-04-13

【中文标题】在 geom_histogram 中使用第三个变量作为填充美学

【英文标题】：using a third variable as a fill aesthethic in geom_histogram

【发布时间】：2020-08-19 02:03:10

【问题描述】：

我正在尝试通过使用连续变量填充条形来为直方图添加额外的维度。但是，以下语法给了我灰色条：

ggplot(mtcars, aes(x = mpg, fill = hp)) + 
  geom_histogram(aes(y = (..count..)/sum(..count..)), binwidth = 2) +
  scale_y_continuous(label = function(x) paste0(round(x *100), "%")) +
  labs(x = "miles per gallon",
       y = "percentage of cars",
       fill = "horsepower") +
  theme(legend.position = c(.8, .8)) +
  scale_fill_continuous()

使用带有因子转换变量的离散尺度有效：

ggplot(mtcars, aes(x = mpg, fill = factor(hp))) + 
  geom_histogram(aes(y = (..count..)/sum(..count..)), binwidth = 2) +
  scale_y_continuous(label = function(x) paste0(round(x *100), "%")) +
  labs(x = "miles per gallon",
       y = "percentage of cars",
       fill = "horsepower") +
  theme(legend.position = c(.8, .8)) +
  scale_fill_discrete()

我们可以清楚地看到这增加了信息。也就是说，HP 似乎与 MPG 成反比。

这正是我想要实现的目标。

谁能解释这种行为以及如何避免它？

【参考方案1】：

我对这个问题并不完全清楚，但该图看起来确实如此，因为当 HP 实际上是一个数字变量时，您将其视为一个因素。

通常直方图用于显示有关单个变量而不是两个变量的信息。在这种情况下，您对两个变量之间的关系感兴趣，因此另一个图可能更合适。您是否有不想使用散点图来显示这种关系的原因？散点图通常更适合比较两个数值变量。

我认为这更清楚地表明了同一件事（即 HP 和 MPG 呈负相关）。

ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = hp)) +
  geom_point()