r - 使用 ggplot2 和 viridis，根据其他变量填充直方图

Question

我正在尝试在 ggplot 中创建此图中的左上图，使用 viridis 来制作颜色渐变。

这是我的示例数据：

# simulate t-values
data = data.frame(sim =1:10000,
                  t_0= rt(n = 10000,df =12, ncp=0), 
                  t_1 = rt(n = 10000,df =12, ncp=1.2))
# compute p-values
data = data %>% 
  mutate(p_0 = 2* pt(t_0, df=12, lower.tail = ifelse(t_0 > 0,FALSE ,TRUE)),
         p_1 = 2* pt(t_1, df=12, lower.tail = ifelse(t_1 > 0,FALSE ,TRUE)))

# convert from wide to long
data.long = data %>% 
  gather(condition,measurement, t_0:p_1) %>%
  separate(col=condition, into=c("para","hyp"), sep = "_")

# convert to wide repeated measures format
data.wide = data.long %>% spread(key = para, measurement)

要创建左侧的图表，我需要根据右侧图表中的相应值对直方图进行着色。如果t=0（对应ap接近1），图形应该是黄色，如果t>4（对应ap接近0），填充应该是深蓝色。这篇文章展示了如何使用 scale_fill_gradientn 创建一个类似的图形，不幸的是它不适用于我使用 cut() 创建的离散值。

这是我来的最接近的，但是我希望图形在 x=0 的边缘有黄色混合成深蓝色。

# create bins based on t-values
t0bins <- seq(-12, 12, by = 1)
# compute corresponding p-values
pt0bins <- 2*pt(t0bins, df = 12, lower.tail = FALSE)



 ggplot(data.wide, aes(x=t, fill=cut(..x.., breaks=get("t0bins", envir=.GlobalEnv)))) +
  geom_histogram(binwidth=0.1)+
  scale_fill_viridis(discrete=T)

这使：

Answer 1

你可以试试

library(tidyverse)
library(viridis)
data.wide %>% 
  mutate(bins=cut(t, breaks=t0bins)) %>% 
{ggplot(.,aes(x=t, fill=bins)) +
  geom_histogram(binwidth=0.1)+
  scale_x_continuous(limits =c(-12,12)) +
  scale_fill_manual(drop=FALSE,values = c(viridis(nlevels(.$bins)/2), viridis(nlevels(.$bins)/2, direction = -1)))}