ggridges中的计算变量

Question

这是一个MWE：

new Data[] {new Data("E30", "1985", ratingE30)};

我的查询是：我们不能说library(ggplot2) library(ggridges) ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Species, fill=..x..)) + geom_density_ridges_gradient() 吗？

我理解fill = Sepal.Length是指计算变量..x..，对x的调用可能不会在ggplot术语中看到变量，但在ggplot咒语时我们可以参考geom_density_ridges_gradient，我们可以吗？

有人可以澄清为什么我们需要在这种情况下说Sepal.Length而不是..x..？我不完全确定这里的推理。

更准确地说，为什么这不起作用：

Sepal.Length

＆lt; ------------我想从此处开始重述我的查询------------＆gt;

如果我这样做：

ggplot(iris, aes(x=Sepal.Length, y=Species, 
fill=Sepal.Length)) +  geom_density_ridges_gradient()

geom_density_ridges_gradient将无法找到变量Sepal.Length并且它会出错。

所以，正确的咒语应该是：

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Species)) + 
geom_density_ridges_gradient(fill = Sepal.Length)

geom_density_ridges_gradient应该能够找到计算变量.. x ..但它不起作用。有人可以解释一下这是为什么吗？

另一个问题：

如果我这样做：

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Species)) + 
geom_density_ridges_gradient(fill = ..x..)

为什么它没有给我一个错误信息说Sepal.Length not found，
它只是忽略fill参数并绘制输出，为什么会这样？

最终似乎有用的是：

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Species,fill = Sepal.Length)) + 
geom_density_ridges_gradient()

但我不确定为什么会有效。

基本上我很困惑应该放置与填充相对应的参数。

Answer 1

我认为这里可能发生的事情是Sepal.Length不是一个类别。

考虑到这一点，我可以假设这就是你所追求的吗？ （如果没有，请告诉我，我会尽力回答你需要的东西。）

library(tidyverse)
library(ggridges)

ggplot(
  data = iris, 
  aes(x=Sepal.Length, y=Species, fill=Species)
  ) + 
  geom_ridgeline(
    stat = "binline", 
    bins = 20, 
    draw_baseline = FALSE
  )

运行此代码会生成此图表：

但是，如果您想按照建议Sepal.Length分组，可以添加以下内容（来自here）：

ggplot(
  data = iris, 
  aes(x=Sepal.Length, y=Species, fill=Species, group=Sepal.Length)
  ) + 
  geom_ridgeline(
    stat = "binline", 
    bins = 20, 
    draw_baseline = FALSE
  )

...会生成以下内容：

我希望能帮助你。