r - R - geom_density() 使用什么算法以及如何提取曲线的点/方程？

Question

我想知道 geom_density() 到底在做什么，所以我证明了图表的合理性，以及是否有任何方法可以提取为每条绘制的曲线生成的函数或点。

谢谢

Answer 1

键入get("compute_group", ggplot2::StatDensity)（或以前称为get("calculate", ggplot2:::StatDensity)）将为您提供用于计算密度的算法。density()（在根目录下，这是对kernel="gaussian"默认值的调用。）

图中使用的点由 无形返回print.ggplot()，因此您可以像这样访问它们：

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")

Answer 2

正如其他答案中所建议的，您可以使用print.ggplot(). 但是，print()-ing 代码也会打印 ggplot 对象，这可能不是我们想要的。

您可以使用以下方法提取 ggplot 对象数据，而无需打印绘图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)