r - 按标准差绘制的颜色直方图 R

Question

我正在生成一个表示正态分布数据的直方图。我想根据平均值的标准偏差为直方图着色（即在一个 SD = 蓝色、2 = 绿色、3 = 橙色内）。

这是我正在使用的代码片段：

x <- rchisq(1000, 50, 10)
plot_ly(x=x, type="histogram")

Answer 1

我认为不可能为用户想要的标准偏差精确定义它，但我认为这是一个很好的ggplot2替代ggplotly方案plotly

x <- rchisq(1000, 50, 10)
p = qplot(x =x, fill=..count.., geom="histogram",bins=30) +
  scale_fill_gradient(low="orangered2",high="yellow",guide = 'none')+
  theme_bw()+labs(y="")
ggplotly(p)

Answer 2

正如@Alejandro Andrade 提到的，使用 可能是不可能的plot_ly，但如果你真的想要三种颜色，你可以欺骗它并使用 geom_bar。你可以试试：

#Create aplot and then extract the data
a <- ggplot(data=x, aes(x)) + geom_histogram()
temp <- layer_data(a, 1)

#calculate the mean and sd you want. Just an example
mean_vt <- mean(temp$x)
sd_vt <- sd(temp$x)
sd_vt2 <- 2*sd(temp$x)
sd_vt3 <- 3*sd(temp$x)

#create a new category for colors
temp$Color <- 
    ifelse(temp$x >= (mean_vt-sd_vt) & temp$x <= (mean_vt+sd_vt), "SD1", 
    ifelse(temp$x >= (mean_vt-sd_vt2) & temp$x <= (mean_vt+sd_vt2), "SD2", 
            ifelse(temp$x >= (mean_vt-sd_vt3) & temp$x <= (mean_vt+sd_vt3), "SD3",         
"NA")))

#and then plot using ggplotly
pp <- ggplot(data = temp, aes(x =x,y=y, fill=Color)) + 
  geom_bar(stat = 'identity', width = 2.5) +
  scale_fill_manual(values = c("blue", "green", "orange"))

ggplotly(pp)