r ggplot plotly-CDF曲线下的填充区域

Question

使用ggplot2的 stat_ecdf（）函数，我制作了一个累积密度函数图。我需要在两个X轴值之间的CDF曲线下的阴影区域阴影并将其转换为可打印的输出。使用IRIS数据集，我使用以下代码复制了方案：

library(ggplot2)

iris <- datasets::iris

iris <- iris[order(iris$Sepal.Length),]

(plot_1 <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length)) + 
    stat_ecdf() +
    scale_x_reverse())

plot_1_plotly <- ggplotly(plot_1)
plot_1_plotly

(plot_2 <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length)) + 
    stat_ecdf(aes(ymin = 0, ymax = ..y..), geom = "ribbon", alpha = 0.2, 
    fill = "blue") +
    stat_ecdf(geom="step") +
    scale_x_reverse())

plot_2_ggplotly <- ggplotly(plot_2)
plot_2_ggplotly

• 图_1 产生this output，这是正常的CDF曲线（未阴影）
• plot_1_plotly 生成this output，这是剧情版本（未着色）
• plot_2 生成this output，这是我尝试获得阴影下的区域的阴影（在this question的答案帮助下）
• plot_2_plotly 生成this output，它是plot_2的绘图版本

问题1：在plot_2输出中，如何在两个x轴值（例如x = 6和x = 7）之间限制阴影区域？

问题2：当我将plot_2转换为plotly输出（即plot_2_plotly）时，为什么阴影区域会变得混乱，如输出所示？如何恢复原始格式？

Answer 1

我遇到了一个类似的问题，试图为指数生存函数着色CDF曲线的区域。使用geom_polygon，我能够找到CDF线图的解决方案。

# creating poisson distribution with mean of 15 and cumulative count/ proportion
cumulative_frequencies <- data.frame(person_id=1:100,  
                      num_active_days=rpois(10000, lambda=15)) %>% 
                      group_by(num_active_days) %>% summarise(num_people = n()) %>% 
                      arrange(num_active_days) %>% 
                      mutate(cum_frequency=cumsum(num_people),
                      rel_cumfreq = cum_frequency/sum(num_people))


# create cdf curve
p <- ggplot(cumulative_frequencies, aes(x=num_active_days, y=rel_cumfreq)) +  
   geom_line() + 
   xlab("Time") + 
   ylab("Cumulative Density")  + theme_classic()
p

然后使用geom_polygon在曲线下的所需区域着色：

# minimum value of x for the area under the curve shading
x_start <- 15
x_end   <- 20

#Subset the data and add the coordinates to make it shade to y = 0
shade <- rbind(c(x_start,0), subset(cumulative_frequencies, num_active_days >= 
x_start & num_active_days <= x_end), c(x_end, 0))

# add shading to cdf curve
p + geom_polygon(data = shade, aes(num_active_days, rel_cumfreq))