ggplot2：制限に影響を与えずにgeomを追加する

Question

ggplot密度プロットに幾何学を追加したいが、データの表示制限を変更せずに、カスタムコードで必要な制限を計算する必要もない。例与えるために：私はへのプロットをトリミングしたい ：最初のプロットで

set.seed(12345) 
N = 1000 
d = data.frame(measured = ifelse(rbernoulli(N, 0.5), rpois(N, 100), rpois(N,1))) 
d$fit = dgeom(d$measured, 0.6) 
ggplot(d, aes(x = measured)) + geom_density() + geom_line(aes(y = fit), color = "blue") 

ggplot(d, aes(x = measured)) + geom_density() + geom_line(aes(y = fit), color = "blue") + coord_cartesian(ylim = c(0,0.025)) 

を、（かなりひどく「測定」データをフィット）適合曲線は、測定データの形状が不明瞭最初GEOMからのすべてのデータが含まれていますが、2番目のプロットのように、フィットカーブをトリミング：

：私は coord_cartesianと2番目のプロットを生成することができますが

が、これは2つの欠点を持っています

1. 自分のコードで制限を計算する必要があります（面倒でエラーが発生しやすい）
2. 自分のコードで制限を計算することは、面取りとは互換性がありません。ファセット単位の軸制限をcoord_cartesianと指定することはできません（AFAIK）。しかし私は、第二のgeomを制限座標計算時に考慮されなかった場合、facet_wrap(scales = "free")

所望の出力が達成されると、プロットを組み合わせることが必要 - カスタムRコードにおける限界を計算することなく可能ことですか？

質問 R: How do I use coord_cartesian on facet_grid with free-ranging axisは関連していますが、満足のいく回答はありません。

Answer 1

ことの一つは、fitを拡張し、geom_density(aes(y = ..scaled..)

スケーリングを使用することですfit0間と1：

d$fit_scaled <- (d$fit - min(d$fit))/(max(d$fit) - min(d$fit)) 

使用fit_scaledと..scaled..：

ggplot(d, aes(x = measured)) + 
    geom_density(aes(y = ..scaled..)) + 
    geom_line(aes(y = fit_scaled), color = "blue") 

これはfacet_wrap()と組み合わせることができます。

d$group <- rep(letters[1:2], 500) #fake group 

ggplot(d, aes(x = measured)) + 
    geom_density(aes(y = ..scaled..)) + 
    geom_line(aes(y = fit_scaled), color = "blue") + 
    facet_wrap(~ group, scales = "free") 

データをスケーリングしないオプションを：

あなたはhttp://www.cookbook-r.com/Graphs/Multiple_graphs_on_one_page_(ggplot2)/

から機能 multiplot()を使用することができます

multiplot <- function(..., plotlist=NULL, file, cols=1, layout=NULL) { 
    library(grid) 
    plots <- c(list(...), plotlist) 

    numPlots = length(plots) 

    if (is.null(layout)) { 

    layout <- matrix(seq(1, cols * ceiling(numPlots/cols)), 
        ncol = cols, nrow = ceiling(numPlots/cols)) 
    } 

if (numPlots==1) { 
    print(plots[[1]]) 

    } else { 

    grid.newpage() 
    pushViewport(viewport(layout = grid.layout(nrow(layout), ncol(layout)))) 

    for (i in 1:numPlots) { 

     matchidx <- as.data.frame(which(layout == i, arr.ind = TRUE)) 

     print(plots[[i]], vp = viewport(layout.pos.row = matchidx$row, 
             layout.pos.col = matchidx$col)) 
    } 
    } 
} 

それが簡単にそれらを読んですることができますが、二つのグラフを組み合わせることができ、この機能により、

：

をそして、あなたは隣のグループを比較する場合：

multiplot(
    ggplot(d, aes(x = measured)) + 
    geom_density() + 
    facet_wrap(~ group, scales = "free"), 
    ggplot(d, aes(x = measured)) + 
    geom_line(aes(y = fit), color = "blue") + 
    facet_wrap(~ group, scales = "free") 
) 

これはあなたを与えるだろうお互いにfacet_wrap()の代わりにfacet_grid()とcols = 2を入力してmultiplot()：

multiplot(
    ggplot(d, aes(x = measured)) + 
    geom_density() + 
    facet_grid(group ~ ., scales = "free"), 
    ggplot(d, aes(x = measured)) + 
    geom_line(aes(y = fit), color = "blue") + 
    facet_grid(group ~ ., scales = "free"), 
    cols = 2 
) 

そしてそれは次のようになります。

Answer 2

最初にmax y-limitを計算できます。その後、プロットします。あなたが試みることができる

d1 <- d %>% 
    mutate(max_dens=round(max(density(measured)$y), 2)) 

ggplot(d1, aes(x=measured)) + 
    geom_line(aes(y=fit), color = "blue") + 
    geom_density() + 
    coord_cartesian(ylim = c(0, unique(d1$max_dens)))