我可以在 ggplot2 的直方图中修复重叠的虚线吗？答案

【问题标题】：Can I fix overlapping dashed lines in a histogram in ggplot2?我可以在 ggplot2 的直方图中修复重叠的虚线吗？
【发布时间】：2015-02-20 14:24:29
【问题描述】：

我正在尝试在 ggplot2 中绘制两个重叠分布的直方图。不幸的是，图形需要是黑白的。我尝试用不同的灰色阴影和透明度来表示这两个类别，但结果并不像我想要的那样清晰。我尝试为具有不同线型的条添加轮廓，但这产生了一些奇怪的结果。

require(ggplot2)
set.seed(65)
a = rnorm(100, mean = 1, sd = 1)
b = rnorm(100, mean = 3, sd = 1)
dat <- data.frame(category = rep(c('A', 'B'), each = 100),
              values = c(a, b))

ggplot(data = dat, aes(x = values, linetype = category, fill = category)) +
        geom_histogram(colour = 'black', position = 'identity', alpha = 0.4, binwidth = 1) +
        scale_fill_grey()

请注意，其中一条应显示为虚线的线实际上是实线（x = 4）。我认为这一定是因为它实际上是两条线——一条来自 3-4 条，一条来自 4-5 条。这些点是异相的，因此它们会产生一条实线。效果相当丑陋和不一致。

有没有办法修复这种重叠？
谁能提出一种更有效的方法来澄清这两个类别之间的区别，而不用借助颜色？

非常感谢。

【问题讨论】：

标签： r ggplot2 histogram overlap

【解决方案1】：

一种可能性是使用“空心直方图”，如here 所述：

# assign your original plot object to a variable 
p1 <- ggplot(data = dat, aes(x = values, linetype = category, fill = category)) +
  geom_histogram(colour = 'black', position = 'identity', alpha = 0.4, binwidth = 0.4) +
  scale_fill_grey()
# p1

# extract relevant variables from the plot object to a new data frame
# your grouping variable 'category' is named 'group' in the plot object
df <- ggplot_build(p1)$data[[1]][ , c("xmin", "y", "group")]

# plot using geom_step
ggplot(data = df, aes(x = xmin, y = y, linetype = factor(group))) +
  geom_step()

如果你想同时改变线型和填充，你需要先绘制一个直方图（可以填充）。将直方图的轮廓颜色设置为透明。然后添加geom_step。使用theme_bw 避免“灰色背景上的灰色元素”

p1 <- ggplot() +
  geom_histogram(data = dat, aes(x = values, fill = category),
                 colour = "transparent", position = 'identity', alpha = 0.4, binwidth = 0.4) +
  scale_fill_grey()

df <- ggplot_build(p1)$data[[1]][ , c("xmin", "y", "group")]
df$category <- factor(df$group, labels = c("A", "B"))

p1 +
  geom_step(data = df, aes(x = xmin, y = y, linetype = category)) +
  theme_bw()

【讨论】：

好主意！我以前没有遇到过。谢谢。

【解决方案2】：

首先，我推荐theme_set(theme_bw()) 或theme_set(theme_classic())（这会将背景设置为白色，这使得（更）更容易看到灰色阴影）。

其次，您可以尝试scale_linetype_manual(values=c(1,3)) 之类的方法——这不会完全消除您不满意的伪影，但可能会使它们不那么突出，因为线型 3 比线型 2 更稀疏。

而不是绘制密度图（这对于小样本来说效果不佳，并且您的观众可能不熟悉），躲避直方图的位置（这很难看），或者以其他方式偏离直方图约定，我想不出更好的解决方案。

【讨论】：