我有数据告诉我解决任务需要多少分钟:
dat = data.frame(a = c(5.5,7,4,20,4.75,6,5,8.5,10,10.5,13.5,14,11))
我使用ggplot2包绘制了数据的密度直方图:
p=ggplot(dat, aes(x=a)) + geom_histogram(aes(y=..density..),breaks = seq(4,20,by=2))+xlab("Required Solving Time")
现在我想在它上面添加每个密度条高度的标签。我试图达到这一点
添加+geom_text(label=..density..)
。
这将返回错误
对象'..density ..'找不到
但是。有谁知道geom_text()
函数的输入有什么
在我的情况下获得这些标签?
没有geom_text()
的解决方案也很好,但我更愿意
留在ggplot2包中。
答案 0 :(得分:4)
您可以使用stat_bin
和geom="text"
标记条形。 stat_bin
使用..density..
计算我们转换为密度的计数,就像geom_histogram
一样。但是通过设置geom="text"
,我们将这些密度值显示为文本。我们还需要为breaks
和geom_histogram
设置相同的stat_bin
,以便密度值匹配。我通过在标签中将..density..
乘以0.5,将文本标签放在条形图的中间。但是,您可以随意调整它。
breaks = seq(4,20,by=2)
ggplot(dat, aes(x=a)) +
geom_histogram(aes(y=..density..), breaks = breaks) +
stat_bin(geom="text", aes(label=round(..density..,2), y=0.5*..density..),
breaks=breaks, colour="white") +
xlab("Required Solving Time")
要将标签放在条形图上方,您可以使用:
ggplot(dat, aes(x=a)) +
geom_histogram(aes(y=..density..), breaks = breaks) +
stat_bin(geom="text", aes(label=round(..density..,2), y=..density..),
breaks=breaks, vjust = -1) +
xlab("Required Solving Time")
答案 1 :(得分:4)
..density..
来自统计信息,因此您需要告诉此图层也使用分箱统计信息,
p + geom_text(aes(label=round(..density.., 2), y=..density..),
stat="bin", breaks = seq(4,20,by=2),
col="white", vjust=1)
答案 2 :(得分:2)
您可以使用ggplot_build()
:
library(ggplot2)
dat = data.frame(a = c(5.5,7,4,20,4.75,6,5,8.5,10,10.5,13.5,14,11))
p=ggplot(dat, aes(x=a)) +
geom_histogram(aes(y=..density..),breaks = seq(4,20,by=2))+xlab("Required Solving Time")
ggplot_build(p)$data
#[[1]]
# y count x xmin xmax density ncount ndensity PANEL group ymin ymax colour fill size linetype alpha
#1 0.19230769 5 5 4 6 0.19230769 1.0 26.0 1 -1 0 0.19230769 NA grey35 0.5 1 NA
#2 0.03846154 1 7 6 8 0.03846154 0.2 5.2 1 -1 0 0.03846154 NA grey35 0.5 1 NA
#3 0.07692308 2 9 8 10 0.07692308 0.4 10.4 1 -1 0 0.07692308 NA grey35 0.5 1 NA
#4 0.07692308 2 11 10 12 0.07692308 0.4 10.4 1 -1 0 0.07692308 NA grey35 0.5 1 NA
#5 0.07692308 2 13 12 14 0.07692308 0.4 10.4 1 -1 0 0.07692308 NA grey35 0.5 1 NA
#6 0.00000000 0 15 14 16 0.00000000 0.0 0.0 1 -1 0 0.00000000 NA grey35 0.5 1 NA
#7 0.00000000 0 17 16 18 0.00000000 0.0 0.0 1 -1 0 0.00000000 NA grey35 0.5 1 NA
#8 0.03846154 1 19 18 20 0.03846154 0.2 5.2 1 -1 0 0.03846154 NA grey35 0.5 1 NA
p + geom_text(data = as.data.frame(ggplot_build(p)$data),
aes(x=x, y= density , label = round(density,2)),
nudge_y = 0.005)