基础 R 中的叠加密度图介绍

在数据分析和可视化中，密度图是一种用于展现数据分布情况的有效工具。而在 R 语言中，通过使用 ggplot2 包，我们可以很容易地创建叠加密度图。

本文将会介绍如何使用 ggplot2 包创建叠加密度图，包括数据预处理、绘图和样式调整等方面。通过本文的学习，您将能够创建出一张令人满意的叠加密度图。

数据准备

首先，我们需要准备一份数据集，并进行必要的数据预处理。在本文中，我们将使用 mtcars 数据集。该数据集包含了 32 辆汽车的各种规格指标，例如燃油效率、马力等。

为了创建叠加密度图，我们需要将 mtcars 中的一些指标进行分组。因此，我们需要将数据集按照所需的分组变量进行切分。

library(ggplot2)

# 导入数据
data(mtcars)

# 将数据集按照 "cyl" 变量分组，生成三个子集
mtcars_4 <- subset(mtcars, cyl == 4)
mtcars_6 <- subset(mtcars, cyl == 6)
mtcars_8 <- subset(mtcars, cyl == 8)

绘图

在数据准备完成后，我们可以开始进行绘图了。首先，我们需要将三个子集中的某一特定变量选取出来，并生成三个密度分布。

# 选取 "mpg" 变量，并生成密度分布
dens_4 <- density(mtcars_4$mpg)
dens_6 <- density(mtcars_6$mpg)
dens_8 <- density(mtcars_8$mpg)

接着，我们就可以将三个密度分布绘制出来。由于我们是要创建叠加密度图，所以需要将三个密度分布绘制在同一张图表上。

# 创建一个基础图表
plot <- ggplot() + 
  # 绘制密度分布图
  geom_density(data = mtcars_4, aes(x = mpg, y = ..density..), fill = "red", alpha = 0.3) +
  geom_density(data = mtcars_6, aes(x = mpg, y = ..density..), fill = "blue", alpha = 0.3) +
  geom_density(data = mtcars_8, aes(x = mpg, y = ..density..), fill = "green", alpha = 0.3) +
  # 设置 x、y 轴的标签
  xlab("mpg") +
  ylab("Density") +
  # 设置图表主题
  theme_minimal()

# 展示图表
plot

上述代码会创建一张叠加密度图，如下所示：

样式调整

在绘制叠加密度图时，我们还可以对图表的样式进行调整。例如，我们可以修改密度线的颜色、透明度和线宽等属性，同时也可以修改图表的主题和字体等样式。

# 修改密度线颜色、透明度和线宽属性
plot <- plot +
  geom_density(data = mtcars_4, aes(x = mpg, y = ..density..), fill = "red", alpha = 0.3, color = "black", size = 1) +
  geom_density(data = mtcars_6, aes(x = mpg, y = ..density..), fill = "blue", alpha = 0.3, color = "black", size = 1) +
  geom_density(data = mtcars_8, aes(x = mpg, y = ..density..), fill = "green", alpha = 0.3, color = "black", size = 1) +
  # 修改图表主题和字体等样式
  theme(axis.title.x = element_text(size = 12),
        axis.title.y = element_text(size = 12),
        axis.text.x = element_text(size = 12),
        axis.text.y = element_text(size = 12),
        plot.title = element_text(size = 16, face = "bold")) +
  ggtitle("Distribution of mpg by cyl")

# 展示图表
plot

上述代码会将叠加密度图的样式进行相应的调整，如下所示：

结语

至此，本文介绍了在基础 R 中使用 ggplot2 包创建叠加密度图的方法，包括数据准备、图表绘制和样式调整等方面。通过本文的学习，相信您已经掌握了基础 R 中创建叠加密度图的技巧，可以在实际应用中得心应手。