在geom_histogram中创建重叠直方图

Question

我正在尝试制作一个重叠的直方图，如下所示：

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ggplot(histogram, aes = (x), mapping = aes(x = value)) + 
    geom_histogram(data = melt(tpm_18_L_SD), breaks = seq(1,10,by = 1),
                   aes(y = 100*(..count../sum(..count..))), alpha=0.2) + 
    geom_histogram(data = melt(tpm_18_S_SD), breaks = seq(1,10,by = 1),
                   aes(y = 100*(..count../sum(..count..))), alpha=0.2) + 
    geom_histogram(data = melt(tpm_18_N_SD), breaks = seq(1,10,by = 1),
                   aes(y = 100*(..count../sum(..count..))), alpha=0.2) + 
    facet_wrap(~variable, scales = 'free_x') + 
    ylim(0, 20) +
    ylab("Percentage of Genes") +
    xlab("Standard Deviation")

我的代码只能让它们并排绘制，我也想让它们重叠。谢谢!我基于我的原始帖子，但它对我不起作用。它最初是3个独立的图，我将它们与grid和ggarrange组合在一起。现在看起来是这样的。

下面是这三个独立图形的代码。

SD_18_L <- ggplot(data = melt(tpm_18_L_SD), mapping = aes(x = value)) + 
  geom_histogram(aes(y = 100*(..count../sum(..count..))), breaks = seq(1, 10, by = 1)) + 
  facet_wrap(~variable, scales = 'free_x') + 
  ylim(0, 20) +
  ylab("Percentage of Genes") +
  xlab("Standard Deviation")

SD_18_S <- ggplot(data = melt(tpm_18_S_SD), mapping = aes(x = value)) + 
  geom_histogram(aes(y = 100*(..count../sum(..count..))), breaks = seq(1, 10, by = 1)) + 
  facet_wrap(~variable, scales = 'free_x') + 
  ylim(0, 20) +
  ylab("Percentage of Genes") +
  xlab("Standard Deviation")

SD_18_N <- ggplot(data = melt(tpm_18_N_SD), mapping = aes(x = value)) + 
  geom_histogram(aes(y = 100*(..count../sum(..count..))), breaks = seq(1, 10, by = 1)) + 
  facet_wrap(~variable, scales = 'free_x') + 
  ylim(0, 20) +
  ylab("Percentage of Genes") +
  xlab("Standard Deviation")

我的图表现在是什么样子：

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Answer 1

ggplot期望数据帧采用长格式。我不确定您的数据是什么样子，但您不应该为每个类别调用geom_histogram。取而代之的是，首先将所有数据放入一个长格式的数据帧(您可以为此使用rbind )(您已经在使用melt)，然后将其输入到ggplot中，并将fill映射到您的分类变量。

您对facet_wrap的调用将它们放在3个不同的图中。如果你想把它们都放在同一张图上，去掉那条线。

使用虹膜数据的示例：

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, fill = Species)) +
    geom_histogram(alpha = 0.6, position = "identity")

我减少了geom_histogram中的alpha，这样你就可以看到颜色重叠的地方，并添加了position = "identity"，这样观察就不会被堆叠。希望这能有所帮助！