缩放/加权密度图
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【中文标题】缩放/加权密度图【英文标题】:Scaled/weighted density plot 【发布时间】:2012-09-19 10:32:20 【问题描述】:我想生成观察温度的密度图,该密度图按每个温度数据点观察到的事件数量进行缩放。我的数据包含两列:温度和[观察次数]。
现在,我有一个仅包含温度频率的密度图:
plot(density(Temperature, na.rm=T), type="l", bty="n")
如何缩放此密度以说明每个温度下的观察次数?例如,我希望能够看到按比例缩放的温度密度图,以显示在较高/较低温度下每个温度是否有更多/更少的观测值。
我想我正在寻找可以衡量温度的东西?
【问题讨论】:
【参考方案1】:我认为你可以通过将weights
参数传递给density
来得到你想要的。这是一个使用ggplot
的示例
dat <- data.frame(Temperature = sort(runif(10)), Number = 1:10)
ggplot(dat, aes(Temperature)) + geom_density(aes(weights=Number/sum(Number)))
【讨论】:
2017 年更新: 美学改名为weight
不带s
,因此绘图指令变为:ggplot(dat, aes(x = Temperature, weight = Number/sum(Number))) + geom_density()
。
另外,我认为没有必要自己将权重缩放为1,ggplto2似乎可以做到,可以使用weight = Number
【参考方案2】:
并在基础中执行此操作(使用 DanM 的数据):
plot(density(dat$Temperature,weights=dat$Number/sum(dat$Number),na.rm=T),type='l',bty='n')
【讨论】:
以上是关于缩放/加权密度图的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
R语言ggplot2可视化:ggplot2可视化密度图(显示数据密集区域)ggplot2可视化密度图(对数坐标):log10比例的收入密度图突出了在常规密度图中很难看到的收入分布细节