在R中叠加10个密度图，其颜色与重叠图的数量成比例

Question

我有一个包含224900个观测数据和10个变量的数据集，这些数据集是不同泰勒级数回归原始数据值的结果。我希望覆盖这10个变量中每个变量的密度图，以显示泰勒级数反向变换对数据估计的鲁棒性水平。我不认为只有10行，而是应用颜色会很好，因此每个密度图都会产生10％的灰度。如果有数据只与其中一个图有关，那么将有10％的灰色，两个图表将是20％的两倍，直到所有密度图重叠的位置，这将是100％。

我使用melt来获取长度为2249000行的数据帧。有三列，第一列是人物ID，第二列是分组变量（variable），第三列是每日kJ摄入量（value）。

我使用以下代码覆盖ggplot2中的密度图，但它为组使用不同的颜色。如何更改此代码以获得灰度？我希望所有10组具有相同的颜色和颜色密度;该图的目的仅仅是使用灰度在视觉上显示密度图上的重叠量。

ggplot(Energy, aes(x=value, fill=variable)) + geom_density(alpha = 0.5)

为希望提供帮助的人使用的一些测试数据，使用5组而非10：

variable <- c(rep("A",100), rep("B",100), rep("C",100), rep("D",100), rep("E",100))
value <- c(rnorm(100,5000,200), rnorm(100,5050,210), rnorm(100,5100,215), 
           rnorm(100,5150,220), rnorm(100,5200,225))
MyData <- cbind.data.frame(value, variable)
ggplot(MyData, aes(x=value, fill=variable)) + geom_density(alpha = 0.5)

我认为答案可能与修改scale_colour_grey和/或scale_manual有关，但我不了解自己是否可以解决这个问题。

Answer 1

这可以通过使用group美学来完成，并使fill密度为浅色灰色，如gray10或gray20：

ggplot(MyData, aes(x=value, group=variable)) + geom_density(alpha = 0.5, fill="gray20")

哪个会给你：

在您的情况下，您可能需要gray10，因为您有10个组，而不是此处绘制的5个组。