Я хотел бы знать, что именно делает geom_density(), поэтому я оправдываю график и если есть какой-либо способ извлечения функции или точек, которые генерируются для каждой из построенных кривых.
Спасибо
R - Какой алгоритм использует geom_density() и как извлекать точки/уравнение кривых?
Ответ 1
Ввод get("compute_group", ggplot2::StatDensity) (или, ранее, get("calculate", ggplot2:::StatDensity)) даст вам алгоритм, используемый для вычисления плотности. (В корне, это вызов density() с kernel="gaussian" по умолчанию.)
Точки, используемые в графике, невидимо возвращаются print.ggplot(), поэтому вы можете обращаться к ним следующим образом:
library(ggplot2)
m <- ggplot(movies, aes(x = rating))
m <- m + geom_density()
p <- print(m)
head(p$data[[1]], 3)
# y x density scaled count PANEL group ymin ymax
# 1 0.0073761 1.0000 0.0073761 0.025917 433.63 1 1 0 0.0073761
# 2 0.0076527 1.0176 0.0076527 0.026888 449.88 1 1 0 0.0076527
# 3 0.0078726 1.0352 0.0078726 0.027661 462.81 1 1 0 0.0078726
## Just to show that those are the points you are after,
## extract and use them to create a lattice xyplot
library(gridExtra)
library(lattice)
mm <- xyplot(y ~x, data=p$data[[1]], type="l")
Ответ 2
Как указано в других ответах, вы можете получить доступ к точкам ggplot, используя print.ggplot(). Однако код print() -ing также печатает объект ggplot, который может быть нежелательным.
Вы можете извлечь данные объекта ggplot без печати графика, используя ggplot_build():
library(ggplot2)
library(ggplot2movies)
m <- ggplot(movies, aes(x = rating))
m <- m + geom_density()
p <- ggplot_build(m) # <---- INSTEAD OF `p <- print(m)`
head(p$data[[1]], 3)
# y x density scaled count n PANEL group ymin
# 1 0.007376115 1.000000 0.007376115 0.02591684 433.6271 58788 1 -1 0
# 2 0.007652653 1.017613 0.007652653 0.02688849 449.8842 58788 1 -1 0
# 3 0.007872571 1.035225 0.007872571 0.02766120 462.8127 58788 1 -1 0
# Just to show that those are the points you are after, extract and use them
# to create a lattice xyplot
library(lattice)
m2 <- xyplot(y ~x, data=p$data[[1]], type="l")
library(gridExtra)
grid.arrange(m, m2, nrow=1)
