ggplotgeom_histogram并且geom_density两者都期望x美学，其中每个都将查看变量在其域中的发生率。
我有一个函数可以输出某些分布的域和发生率（即不以可数形式呈现事件，而是以已经计数的形式）。
实际值集来自外部库，因此将在此处设置一个示例。我想绘制这个分布：
data <- data.frame(depth=seq(0,20), incidence=seq(0,20)^1.5)
ggplot() + geom_density (aes(x=depth, y=incidence), data=data, fill='lightblue')
以上不起作用。当然，我可以单独使用 x=depth 或 x=incidence 并生成一个图，但是，两者都不正确，因为 x 变量被认为是我们正在计算事件的变量。
我想到可以获取数据框并为每个深度生成行，其中行数对应于发生率#。这在部分发生率下变得更加复杂，但可以扩展。
问题：有没有办法在给定发生率而不是事件的情况下在 ggplot 中生成密度图？如果没有，我想可以使用类似的东西：
c (apply (data, 1, function(r) rep(r[1], r[2])), recursive=TRUE)
生成事件的离散近似值。ggplot 中的直接方式会更好。
