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这是一个MWE：

library(ggplot2)
library(ggridges)

ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Species, fill=..x..)) +
geom_density_ridges_gradient()

我的疑问是：我们可以不说fill = Sepal.Length吗？

我知道它..x..指的是一个计算变量x，并且调用geom_density_ridges_gradient可能不会在 ggplot 术语中看到该变量，但是在我们可以参考 ggplot 咒语时Sepal.Length，可以吗？

有人可以澄清为什么我们需要说..x..而不是Sepal.Length在这种情况下吗？我不完全确定这里的推理。

更准确地说，为什么这不起作用：

ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Species, 
fill=Sepal.Length)) +  geom_density_ridges_gradient()

<------------我想从这里开始改写我的查询------------>

如果我做 ：

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Species)) + 
geom_density_ridges_gradient(fill = Sepal.Length)

geom_density_ridges_gradient 将无法找到变量 Sepal.Length 并给出错误。

所以，正确的咒语应该是：

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Species)) + 
geom_density_ridges_gradient(fill = ..x..)

geom_density_ridges_gradient 应该能够找到计算变量 ..x.. ，但它不起作用。有人可以解释这是为什么吗？

另一个查询：

如果我做 ：

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Species,fill = Sepal.Length)) + 
geom_density_ridges_gradient()

为什么它没有给我一条错误消息说 Sepal.Length not found，
它只是忽略了 fill 参数并绘制了输出，这是为什么呢？

最终似乎起作用的是：

ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Species, fill=..x..)) +
geom_density_ridges_gradient()

但我不确定为什么它会起作用。

基本上，我对对应于填充的参数应该放置在哪里感到困惑。

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1 回答 1

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我认为这里可能发生的事情Sepal.Length不是一个类别。

考虑到这一点，我可以假设这就是您所追求的吗？（如果没有，请告诉我，我会尽力回答您需要什么。）

library(tidyverse)
library(ggridges)

ggplot(
  data = iris, 
  aes(x=Sepal.Length, y=Species, fill=Species)
  ) + 
  geom_ridgeline(
    stat = "binline", 
    bins = 20, 
    draw_baseline = FALSE
  )

运行此代码会生成此图表：

ggridges 图表

但是，如果您想Sepal.Length按照您的建议进行分组，您可以添加以下内容（从此处）：

ggplot(
  data = iris, 
  aes(x=Sepal.Length, y=Species, fill=Species, group=Sepal.Length)
  ) + 
  geom_ridgeline(
    stat = "binline", 
    bins = 20, 
    draw_baseline = FALSE
  )

...这将产生以下内容：

ggridges-组图

于 2018-05-07T11:27:27.030 回答