将 ggplot2 与 ks 包的 kde 图一起使用

Question

我正在使用ks package 来计算和绘制双变量核密度估计。它工作得很好，但我想使用 ggplot 来绘制估计值。

我可以尝试创建一个自定义函数来为 ggplot 准备数据框和内容，但我感觉更有经验的 R 用户可以更轻松地做到这一点。

那么，我该怎么做呢？

这里是 ks::kde: 的示例场景：

data <- cbind(rnorm(100), rnorm(100))
kd <- ks::kde(data)
plot(kd, display = "slice", col = viridis::viridis(20))
plot(kd, display = "image", col = viridis::viridis(20))
plot(kd, display = "persp", col.fun = viridis::viridis)

上面的代码应该给你下面的图。如何使用 ggplot 来实现这些绘图？

编辑：我需要使用ks 包计算的估计值。 ggplot2 提供的本机函数使用名为 MASS 的包。所以那不行。

Answer 1

前两个在 ggplot 中很简单。这是一个完全可重现的示例：

library(ggplot2)

data <- cbind(rnorm(100), rnorm(100))

d <- ggplot(as.data.frame(data), aes(V1, V2)) + 
  scale_color_viridis_c() +
  theme_bw()

d + geom_density2d(aes(colour = after_stat(level)), bins = 5)

d + geom_density2d_filled()

---

编辑

要专门使用ks::kde()的输出，我们需要使用reshape2::melt将其数据从矩阵转换为长格式，但是在ggplot中绘图仍然很容易：

set.seed(1)

data <- cbind(rnorm(100), rnorm(100))
kd   <- ks::kde(data)

library(ggplot2)

等高线图

ggplot(reshape2::melt(kd$estimate)) +
  geom_contour(aes(x = Var1, y = Var2, z = value, color = stat(level)),
               bins = 5) +
  scale_color_viridis_c() +
  coord_equal() +
  theme_classic()

填充等高线图

ggplot(reshape2::melt(kd$estimate)) +
  geom_contour_filled(aes(x = Var1, y = Var2, z = value, fill = stat(level)),
               bins = 9) +
  scale_fill_viridis_d() +
  coord_equal() +
  theme_classic() +
  theme(legend.position = "none")

光栅图像

ggplot(reshape2::melt(kd$estimate)) +
  geom_raster(aes(x = Var1, y = Var2, fill = value)) +
  scale_fill_viridis_c() +
  coord_equal() +
  theme_classic() +
  theme(legend.position = "none")

^{由reprex package (v2.0.0) 于 2021 年 11 月 12 日创建}