基于 ggdensity 包的等高线绘制

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简介

科研过程中，需要绘制某个后验密度/其他的形状。在发表论文中常常使用等高线来满足该需求。例如：文献^[1]中所给出的图：

今天小编主要学习下 ggdensity^[2] 来绘制不同类型的等高线，以便今后查阅和使用。并在此基础上，简单学习了另一种方式（ggblanket^[3] 包）构建等高线。全文使用 [ggsci]((https://nanx.me/ggsci/ "ggsci")) 来修改配色。

主要参考的资料有1^[4]、2^[5]。

教程

数据介绍

本文使用常用数据集 iris 来作为例子。该数据集的前 6 行数据如下所示：

使用的 R 包包括：

library(ggdensity)
library(ggblanket)
library(ggsci)

版本一

使用 geom_hdr() 绘制等高线，配合 facet_wrap() 分面和 ggsci 包中的 scale_fill_aaas()修改配色方案。这是最简单的版本，其实大体上已经符合我的需求了。接下来展示在此基础上的一些调整，供大家以后参考使用。

ggplot(iris,aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, fill = Species)) +
  geom_hdr() + 
  scale_fill_aaas() +
  facet_wrap(vars(Species)) 

版本二

为了说明各个点的位置，可以直接在原来基础上增加代码：geom_point(shape = 21)。

# 增加点
ggplot(iris,aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, fill = Species)) +
  geom_hdr() + 
  geom_point(shape = 21) +
  scale_fill_aaas() +
  facet_wrap(vars(Species)) 

版本三

使用 geom_hdr_lines() 配合 geom_point()，得到等高线（没有填充）和对应点。当然如果你觉得点的颜色太花了，可以在geom_point() 设置 color = "black"。

ggplot(iris,aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, color = Species)) +
  geom_hdr_lines() +
  geom_point() +
  scale_color_aaas() +
  facet_wrap(vars(Species)) 

版本四

在原来的基础上，使用 geom_hdr_rug() 加入地毯。

ggplot(iris,aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, fill = Species)) +
  ggdensity::geom_hdr() + 
  geom_point(shape = 21) +
  scale_fill_aaas() +
  facet_wrap(vars(Species)) +
  geom_hdr_rug()

版本五

这里还可以使用 {ggblanket} 包绘制，该包集成了 ggplot 的语法，对新手使用更加方便。例如，iris 包绘制等高线可由以下代码实现。

iris |>
  gg_blank(
    x = Sepal.Width,
    y = Sepal.Length,
    col = Species,
    facet = Species,
    col_legend_place = "r") +
  ggdensity::geom_hdr(colour = NA) +
  labs(alpha = "Probs") +
  theme(legend.title = element_text(margin = margin(t = 5)))

小编有话说

• 关于文章所提的文献中的图，本文并没有做复现工作，使用 geom_hdr_lines()，factet_wrap(), geom_text() 和 annotate() 基本就可以满足需求。

注意：本文的代码（.RMD）已经放到我的 GitHub 中（文末原文直达），有兴趣读者可以下载。此外，往期部分推文代码都已经公开，欢迎大家 Fork，star 使用。

参考资料

[1]

文献: Fang, G. (2020). Multivariate Statistical Modeling and Analysis of Accelerated Degradation Testing Data for Reliability Prediction.

[2]

ggdensity: https://cloud.r-project.org/web/packages/ggdensity/index.html

[3]

ggblanket: https://davidhodge931.github.io/ggblanket/articles/ggblanket.html

[4]

1: https://jamesotto852.github.io/ggdensity/

[5]

2: https://davidhodge931.github.io/ggblanket/articles/ggblanket.html

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