ggplot2：为 alpha 设置（非线性）值

Question

我想绘制一条镜像的 95% 密度曲线并将 alpha 映射到密度：

foo <- function(mw, sd, lower, upper) {
x <- seq(lower, upper, length=500)
dens <- dnorm(x, mean=mw, sd=sd, log=TRUE)
dens0 <- dens -min(dens)
return(data.frame(dens0, x))
}

df.rain <- foo(0,1,-1,1)

library(ggplot2)


drf <- ggplot(df.rain, aes(x=x, y=dens0))+
geom_line(aes(alpha=..y..))+
geom_line(aes(x=x, y=-dens0, alpha=-..y..))+
stat_identity(geom="segment", aes(xend=x, yend=0, alpha=..y..))+
stat_identity(geom="segment", aes(x=x, y=-dens0, xend=x, yend=0, alpha=-..y..))
drf

这很好用，但我想让边缘和中间的对比更加突出，即我希望边缘接近白色，只有中间部分是黑色的。我一直在篡改scale_alpha()，但没有运气。有什么想法吗？

编辑：最终，我想绘制几个雨滴，即单个雨滴会很小，但阴影仍应清晰可见。

Answer 1

我不会将dens0 映射到alpha，而是将其映射到color：

drf <- ggplot(df.rain, aes(x=x, y=dens0))+
   geom_line(aes(color=..y..))+
   geom_line(aes(x=x, y=-dens0, color=-..y..))+
   stat_identity(geom="segment", aes(xend=x, yend=0, color=..y..))+
   stat_identity(geom="segment", aes(x=x, y=-dens0, xend=x, yend=0, color=-..y..))

现在我们仍然有颜色的对比主要存在于尾巴上。使用两种颜色会有所帮助（注意颜色切换为 0.25）：

drf + scale_color_gradient2(midpoint = 0.25)

最后，为了包含dens0 值的分布，我将色标的中点基于数据中的中值：

drf + scale_color_gradient2(midpoint = median(df.rain$dens0))

注意！：但是，无论您调整数据的方式如何，数据中的最大对比是数据集中更极端的值。试图通过弄乱非线性比例或像我一样调整色标来掩盖这一点，可能会呈现真实数据的虚假画面。

Answer 2

这是一个使用 geom_ribbon() 代替 geom_line() 的解决方案

df.rain$group <- seq_along(df.rain$x)
tmp <- tail(df.rain, -1)
tmp$group <- tmp$group - 1
tmp$dens0 <- head(df.rain$dens0, -1)
dataset <- rbind(head(df.rain, -1), tmp)
ggplot(dataset, aes(x = x, ymin = -dens0, ymax = dens0, group = group, 
  alpha = dens0)) + geom_ribbon() + scale_alpha(range = c(0, 1))

ggplot(dataset, aes(x = x, ymin = -dens0, ymax = dens0, group = group, 
  fill = dens0)) + geom_ribbon() + 
  scale_fill_gradient(low = "white", high = "black")

请参阅 Paul 更改颜色的答案。

dataset9 <- merge(dataset, data.frame(study = 1:9))
ggplot(dataset9, aes(x = x, ymin = -dens0, ymax = dens0, group = group, 
    alpha = dens0)) + geom_ribbon() + scale_alpha(range = c(0, 0.5)) + 
    facet_wrap(~study)

Answer 3

在思考您的两个答案时，我实际上找到了我正在寻找的东西。最简单的方法是简单地使用带有灰色向量的scale_colour_gradientn。

library(RColorBrewer)
grey <- brewer.pal(9,"Greys")

drf <- ggplot(df.rain, aes(x=x, y=dens0, col=dens0))+
 stat_identity(geom="segment", aes(xend=x, yend=0))+
 stat_identity(geom="segment", aes(x=x, y=-dens0, xend=x, yend=0))+
 scale_colour_gradientn(colours=grey)
drf