मैं आर के साथ एक ही डिवाइस पर 2 घनत्व प्लॉट को ओवरले करना चाहूंगा। मैं यह कैसे कर सकता हूं? मैंने वेब खोजा लेकिन मुझे कोई स्पष्ट समाधान नहीं मिला।
मेरा विचार एक पाठ फ़ाइल (कॉलम) से डेटा पढ़ना और फिर उपयोग करना होगा
plot(density(MyData$Column1))
plot(density(MyData$Column2), add=T)
या इस भावना में कुछ।
जवाबों:
linesदूसरे के लिए उपयोग करें :
plot(density(MyData$Column1))
lines(density(MyData$Column2))
सुनिश्चित करें कि पहले भूखंड की सीमाएं उपयुक्त हैं, हालांकि।
ylimका उपयोग करके गणना कर सकते हैं कि range(dens1$y, dens2$y)कहां dens1और dens2दो घनत्व अनुमान वस्तुओं वाले ऑब्जेक्ट हैं। ylimकॉल में इसका उपयोग करें plot()।
lwd), लाइन के प्रकार ( lty) या लाइन के रंग ( col) को यहां सेट करना चाहिए। उस बिंदु पर, आप legend()
ggplot2 एक अन्य ग्राफिक्स पैकेज है जो रेंज इशू जैसी चीजों को संभालता है। गेविन ने बहुत ही चालाक तरीके से उल्लेख किया है। यह ऑटो को उचित किंवदंतियां उत्पन्न करने से भी बचाता है और आम तौर पर कम मैनुअल हेरफेर के साथ बॉक्स के बाहर मेरी राय में अधिक पॉलिश महसूस करता है।
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)
ggplot (melt (MyData), mapping = aes (fill = variable, x = value)) + geom_density (alpha = .5)
datमेरे वातावरण में नामित एक और वस्तु थी, इसलिए इसे नाम दिया dat2... मैं जो नकली डेटा प्रदान करता हूं वह विज्ञापन के रूप में काम करता है। melt()आदेश पैकेज से आता है reshape2। 2011 में वापस, reshape2लोड होने पर स्वचालित रूप से लोड किया ggplot2गया था, लेकिन अब ऐसा नहीं है इसलिए आपको library(reshape2)अलग से करने की आवश्यकता है ।
आधार ग्राफ़िक्स संस्करण जोड़ना जो y- अक्ष सीमाओं का ध्यान रखता है, किसी भी संख्या में कॉलम के लिए रंग और कार्य जोड़ता है:
यदि हमारे पास डेटा सेट है:
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)
)
फिर घनत्व की साजिश करने के लिए:
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))
जो देता है:
dens <- apply(myData, 2, density)को बदल देती है dens <- apply(myData, 2, density, na.rm=TRUE)और इसे काम करना चाहिए।
बस एक पूरा सेट प्रदान करने के लिए, यहाँ चेस के उत्तर का एक संस्करण उपयोग कर रहा है 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"))
जो इस तरह एक भूखंड का उत्पादन करता है:
data.frame: densityplot(~rnorm(100)+rnorm(100, 10, 5), plot.points=FALSE, ref=TRUE, auto.key = list(space = "right"))। या ओपी डेटा के लिए densityplot(~Column1+Column2, data=myData)।
मैं इसे आधार में कैसे करता हूं (यह वास्तव में पहले उत्तर टिप्पणियों में उल्लेख किया गया है, लेकिन मैं यहां पूर्ण कोड दिखाऊंगा, जिसमें किंवदंती भी शामिल है क्योंकि मैं अभी तक टिप्पणी नहीं कर सकता ...)
सबसे पहले आपको घनत्व भूखंडों से y अक्ष के लिए अधिकतम मूल्यों पर जानकारी प्राप्त करने की आवश्यकता है। तो आपको वास्तव में पहले घनत्व को अलग से गणना करने की आवश्यकता है
dta_A <- density(VarA, na.rm = TRUE)
dta_B <- density(VarB, na.rm = TRUE)
फिर उन्हें पहले उत्तर के अनुसार प्लॉट करें और वाई अक्ष के लिए न्यूनतम और अधिकतम मान परिभाषित करें जो आपको अभी मिला है। (मैं शून्य मान को 0 पर सेट करता हूं)
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")
फिर शीर्ष दाएं कोने में एक किंवदंती जोड़ें
legend("topright", c("VarA","VarB"), lty = c(1,1), col = c("blue","red"))
मैंने उपरोक्त जाली उदाहरण लिया और एक निफ्टी फ़ंक्शन किया। पिघल / डाली के माध्यम से रिशेप के साथ ऐसा करने का एक बेहतर तरीका है। (यदि आपको कोई सुधार दिखाई दे तो टिप्पणी करें या संपादित करें।)
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,...)
}
उदाहरण का उपयोग:
multi.density.plot(list(BN1=bn1$V1,BN2=bn2$V1),main='BN1 vs BN2')
multi.density.plot(list(BN1=bn1$V1,BN2=bn2$V1))
आप ggjoyपैकेज का उपयोग कर सकते हैं । मान लीजिए कि हमारे तीन अलग-अलग betaवितरण हैं:
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)
आप तीन अलग-अलग वितरण प्राप्त कर सकते हैं:
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()
जब भी बेमेल अक्ष सीमा के मुद्दे होते हैं, तो baseग्राफिक्स में सही उपकरण का उपयोग करना होता है matplot। कुंजी का लाभ उठाने के लिए है fromऔर toतर्क है density.default। यह थोड़ा हैकिश है, लेकिन खुद को रोल करने के लिए काफी सरल है:
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))
घंटियाँ और सीटी वांछित के रूप में ( matplotस्वीकार करता है सभी मानक plot/ parतर्क है, जैसे lty, type, col, lwd, ...)।
ggplot2परिवार, वहाँ अब एक पैकेज "हैggridges" कि यह कर सकते हैं।