我有一个时间序列,我正在检查数据异构性,并希望向一些数据分析师解释这方面的一些重要方面.我有一个由KDE图覆盖的密度直方图(为了显示两个图).但是原始数据是计数,我想将计数值作为直方图条上方的标签.
这是一些代码:
$tix_hist <- ggplot(tix, aes(x=Tix_Cnt))
+ geom_histogram(aes(y = ..density..), colour="black", fill="orange", binwidth=50)
+ xlab("Bin") + ylab("Density") + geom_density(aes(y = ..density..),fill=NA, colour="blue")
+ scale_x_continuous(breaks=seq(1,1700,by=100))
tix_hist + opts(
title = "Ticket Density To-Date",
plot.title = theme_text(face="bold", size=18),
axis.title.x = theme_text(face="bold", size=16),
axis.title.y = theme_text(face="bold", size=14, angle=90),
axis.text.x = theme_text(face="bold", size=14),
axis.text.y = theme_text(face="bold", size=14)
)
我想过使用KDE带宽等来推断计数值.是否可以对ggplot频率直方图的数字输出进行数据框架并将其添加为“图层”.我对layer()函数还不够精明,但任何想法都会有所帮助.非常感谢!
最佳答案 如果您希望y轴显示bin_count数字,同时在此直方图上添加密度曲线,
您可以先使用geom_histogram()并记录binwidth值! (这非常重要!),接下来添加一层geom_density()来显示拟合曲线.
如果你不知道如何选择binwidth值,你可以计算:
my_binwidth = (max(Tix_Cnt)-min(Tix_Cnt))/30;
(这正是geom_histogram在默认情况下的作用.)
代码如下:
(假设你刚刚计算的binwith值是0.001)
tix_hist <- ggplot(tix, aes(x=Tix_Cnt)) ;
tix_hist<- tix_hist + geom_histogram(aes(y=..count..),colour="blue",fill="white",binwidth=0.001);
tix_hist<- tix_hist + geom_density(aes(y=0.001*..count..),alpha=0.2,fill="#FF6666",adjust=4);
print(tix_hist);