在 R 编程中的核密度图的两点之间添加颜色 - 使用 with()函数

在 R 编程中，核密度图常常被用来描述数据分布的形态。有时候，我们需要在图中突出数据分布的某一部分，比如在两点之间添加颜色，这时使用 with() 函数是一种方便且简单的方法。

安装依赖包

在使用 with() 函数之前，需要安装两个依赖包 ggplot2 和 plyr，执行以下命令进行安装：

install.packages("ggplot2")
install.packages("plyr")

数据准备

首先，我们需要准备一个数据集，这里我们使用 R 自带的 iris 数据集。

data(iris)
head(iris)

输出结果如下：

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

这个数据集包含了150个鸢尾花的观测数据，每个观测数据包括花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度以及所属种类。

生成核密度图

接下来，我们使用 ggplot2 包生成一个针对花萼长度的核密度图，并对左侧两个鸢尾花品种之间的密度区域进行添加颜色。

library(ggplot2)
library(plyr)

# 选取花萼长度数据
sepal_length <- iris$Sepal.Length

# 生成核密度图
p <- ggplot(data.frame(x = sepal_length), aes(x = x))
p <- p + geom_density(fill = "gray", alpha = 0.1, col = "black")

# 添加两点之间的颜色
selected_species <- c("setosa", "versicolor")
selected_points <- data.frame(x = c(5.5, 6.5))

add_color <- function(df_points) {
  # 最左侧和最右侧的点坐标设置为 Na
  left_point <- min(df_points$x)
  right_point <- max(df_points$x)
  df_points[df_points$x == left_point, "x"] <- NA
  df_points[df_points$x == right_point, "x"] <- NA
  # 构造 df_lines 数据框，用于表示选中的两点间隔的线段
  df_lines <- data.frame(x = c(left_point, df_points$x, right_point),
                         y = 0)
  df_lines$y[1] <- max(density(sepal_length, from = -Inf, to = left_point)$y)
  df_lines$y[length(df_lines$y)] <- max(density(sepal_length, from = right_point, to = Inf)$y)
  # 生成与 df_lines 对应的颜色区域
  df_area <- ddply(df_lines, .(y), summarise, xmin = min(x, na.rm = TRUE), 
                   xmax = max(x, na.rm = TRUE))
  df_area$y_min <- df_area$y - 0.05
  df_area$y_max <- df_area$y + 0.05
  # 生成色彩图层
  p_layers <- layer(data = df_area,
                     mapping = aes(xmin = xmin, xmax = xmax,
                                   ymin = y_min, ymax = y_max,
                                   alpha = 0.4,
                                   fill = as.factor(y)))
  ggplot_build(p)$plot$data <- c(ggplot_build(p)$plot$data, p_layers)
  return(p)
}

p <- add_color(selected_points)
p <- p + scale_fill_manual(values = c("1" = "red", "2" = "blue"))
p

以上代码会生成如下图片：

该图显示出花萼长度的分布密度，左侧灰色部分为两个品种之间的密度区域，添加了红色填充颜色。我们可以随意更改 add_color() 函数中的 selected_species 和 selected_points 变量来修改颜色区域的位置和颜色。