在 R 中覆盖 10 个密度图，颜色与重叠图的数量成正比

Question

我有一个包含 224900 个观察值和 10 个变量的数据集，这些变量是不同泰勒级数反向转换到原始数据值的结果。我希望覆盖这 10 个变量中每一个变量的密度图，以显示泰勒级数反变换对数据估计的稳健性水平。与其只有 10 条线，我认为应用颜色会更好，这样每个密度图都会贡献 10% 的灰度。如果数据仅与其中一个图相关，则灰色为 10%，两个图的暗度为 20% 时的两倍，直至所有密度图重叠的位置，即为 100%。

我使用melt 获得了一个 2249000 行长的数据框。共有三列，第一列是人ID，第二列是分组变量（variable），第三列是每日kJ摄入量值（value）。

我已使用以下代码覆盖ggplot2 中的密度图，但它对组使用不同的颜色。如何更改此代码以获得我的灰度？我希望所有 10 个组具有相同的颜色和颜色密度；该图的目的只是为了使用灰度直观地显示密度图上的重叠量。

ggplot(Energy, aes(x=value, fill=variable)) + geom_density(alpha = 0.5)

一些测试数据可供希望提供帮助的人使用，使用 5 组而不是 10 组：

variable <- c(rep("A",100), rep("B",100), rep("C",100), rep("D",100), rep("E",100))
value <- c(rnorm(100,5000,200), rnorm(100,5050,210), rnorm(100,5100,215), 
           rnorm(100,5150,220), rnorm(100,5200,225))
MyData <- cbind.data.frame(value, variable)
ggplot(MyData, aes(x=value, fill=variable)) + geom_density(alpha = 0.5)

我认为答案可能与修改 scale_colour_grey 和/或 scale_manual 有关，但我自己理解的不够多。

Answer 1

这可以通过使用group 美学并将fill 的密度设为浅灰色阴影来完成，例如gray10 或gray20：

ggplot(MyData, aes(x=value, group=variable)) + geom_density(alpha = 0.5, fill="gray20")

这会给你：

在您的情况下，您可能需要gray10，因为您有 10 个组，而不是此处绘制的 5 个。