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是否可以使用来自不同数据帧的数据覆盖来自 ggplot2 的多个 stat_contour 图？

我已经阅读了覆盖不同几何图形的解决方案，但为此我特别想使用 stat_contour。

两个数据集的 X 和 Y 变量相同。一些要使用的示例数据：

# some sample data
require(ggplot2)
require(reshape2)

v1 <- melt(volcano)
v2 <- v1
v2$value <- v2$value*1.5

因此，单独绘制每个作品：

ggplot(v1, aes(x = Var1, y = Var2, z = value)) +
+   stat_contour(aes(color = ..level..)) + scale_colour_gradient(low = "white", high="#ff6666")

ggplot(v2, aes(x = Var1, y = Var2, z = value)) +
+   stat_contour(aes(color = ..level..)) + scale_colour_gradient(low = "white", high="#A1CD3A")

有没有办法将这些密度图叠加在同一张图上？

我尝试创建一个因子变量并为每个集合分配一个不同的值，然后将它们堆叠起来，但我收到一个错误，因为它们对于每个 X 和 Y 都有多个值（此处为 Var 1 和 Var2）。

感谢您的帮助！

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以下是在 ggplot2 中覆盖两个轮廓数据集的几个选项。一个重要的警告（正如@Drew Steen 所指出的）是你不能colour在同一个图中有两个单独的比例。

# Add category column to data.frames, then combine.
v1$category = "A"
v2$category = "B"
v3 = rbind(v1, v2)

p1 = ggplot(v3, aes(x=Var1, y=Var2, z=value, colour=category)) +
     stat_contour(binwidth=10) +
     theme(panel.background=element_rect(fill="grey90")) +
     theme(panel.grid=element_blank()) +
     labs(title="Plot 1")

p2 = ggplot(v3, aes(x=Var1, y=Var2, z=value, colour=category)) +
     stat_contour(aes(alpha=..level..), binwidth=10) +
     theme(panel.background=element_rect(fill="white")) +
     theme(panel.grid=element_blank()) +
     labs(title="Plot 2")

p3 = ggplot(v3, aes(x=Var1, y=Var2, z=value, group=category)) +
     stat_contour(aes(color=..level..), binwidth=10) +
     scale_colour_gradient(low="white", high="#A1CD3A") +
     theme(panel.background=element_rect(fill="grey50")) +
     theme(panel.grid=element_blank()) +
     labs(title="Plot 3")

p4 = ggplot(v3, aes(x=Var1, y=Var2, z=value, linetype=category)) +
     stat_contour(aes(color=..level..), binwidth=10) +
     scale_colour_gradient(low="white", high="#A1CD3A") +
     theme(panel.background=element_rect(fill="grey50")) +
     theme(panel.grid=element_blank()) +
     labs(title="Plot 4")

library(gridExtra)
ggsave(filename="plots.png", height=8, width=10,
       plot=arrangeGrob(p1, p2, p3, p4, nrow=2, ncol=2))
  • 图 1：用不同的纯色绘制两层aes(colour=category)
  • 图 2：..level..使用 alpha 透明度显示。具有两个单独的颜色渐变的模拟物。
  • 图 3：用相同的梯度绘制两个图层。保持层不同aes(group=category)
  • 图 4：使用单色渐变，但用线型区分图层。

在此处输入图像描述

于 2013-08-14T21:58:33.677 回答