使用viridis和Map值在直方图图中着色

Question

我试图重新创建左边的两个情节:颜色梯度应该在0处较轻，在极值时则更暗。我想使用viridis包来创建颜色梯度。

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下面是我的示例数据集：

library(tidyverse)
library(viridis)
# simulate t-values
data = data.frame(sim =1:10000,
                  t_0= rt(n = 10000,df =12, ncp=0), 
                  t_1 = rt(n = 10000,df =12, ncp=1.2))
# compute p-values
data = data %>% 
  mutate(p_0 = 2* pt(t_0, df=12, lower.tail = ifelse(t_0 > 0,FALSE ,TRUE)),
         p_1 = 2* pt(t_1, df=12, lower.tail = ifelse(t_1 > 0,FALSE ,TRUE)))

# convert from wide to long
data.long = data %>% 
  gather(condition,measurement, t_0:p_1) %>%
  separate(col=condition, into=c("para","hyp"), sep = "_")

# convert to wide repeated measures format
data.wide = data.long %>% spread(key = para, measurement)

这是我尝试过的，但是这里的颜色是围绕x轴上值的平均值，而不是以0为中心。我想不出如何使它正确，我认为这与尝试在直方图中使用scale_fill有关。

ggplot(data.wide) + 
  geom_histogram(aes(x=t,fill=..x..),
                 binwidth=.01 )+
  scale_fill_gradientn(colours = c(viridis::viridis(5),
                                   rev(viridis::viridis(5))[2:5]))+
  facet_wrap(~ hyp  ,ncol=1)

这给了我这个输出：

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Answer 1

对于scale_fill_gradientn，有一个重新标度函数，它将您观察到的值映射为0,1，以便进行着色。您可以创建自己的重新分频器，将某个数字放置在中间。例如

center_around <- function(center=0) {
  function(x, to=NA, from=NA) {
    r <- max(abs(from-center))
    (x - (center-r)) / 2/r
  }
}

将返回一个函数，该函数将值以给定的数字为中心，然后再降为0，1。

ggplot(data.wide) + 
  geom_histogram(aes(x=t,fill=..x..),
                 binwidth=.01 )+
  scale_fill_gradientn(colours = c(viridis::viridis(5),
                                   rev(viridis::viridis(5))[2:5]),
                       rescaler = center_around(0))+
  facet_wrap(~ hyp  ,ncol=1)

要获得

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