使用geom_histogram进行重叠直方图

Question

我试图制作一个像这样重叠的直方图：

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！我把它从原来的帖子里找到了，但它对我来说不起作用。它最初是3个单独的图形，我与网格和ggarrange结合。它现在看起来像这样。

以下是三个单独图表的代码。

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的：

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的，但您不必为每个类别调用geom_histogram。相反，首先将所有数据放入单个数据框（您可以使用rbind）以长格式（您已经使用melt进行的操作），然后将其输入ggplot并将地图填充到您的分类变量。

您对facet_wrap的致电是将它们置于3个不同的情节中的原因。如果你想要它们都在同一个地块上，那就把它拿出来。

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值，因此您可以看到颜色重叠的位置，并添加了position = "identity"，因此观察结果没有堆叠。希望有所帮助！