R语言：核密度估计峰峦图

最新推荐文章于 2025-10-06 16:31:48 发布

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#程序人生

本文介绍了如何使用R语言绘制峰峦图，这是一种核密度估计图的变种，适用于展示多个数据系列。文章详细讲解了所需的R包、演示数据、R语言实现步骤，并对结果进行了解读。通过示例数据集`wqs_data`，特别是其中的多环芳烃暴露数据，展示了峰峦图在数据分布分析中的应用。

一、前言

峰峦图是核密度估计图的变种，主要用于展示多数据系列的核密度估计图。

1.1 示例文献

二、R包

本期使用的R包：

tidyverse：万金油包；
ggridges：绘制峰峦图；
ggsci：提供绘图颜色;
gWQS包：提供演示数据。

library(tidyverse)
library(ggridges)
library(ggsci)

三、演示数据

演示数据简介：gWQS包中有一个内置数据集，内置数据集的名称叫wqs_data，「wqs_data」数据集有「34种多环芳烃暴露数据」、25种邻苯二甲酸酯暴露数据和其他类型数据。

本期仅使用wqs_data数据集的「前5种多环芳烃暴露数据」和「性别」。

# PCBs name
PCBs_name <- c("LBX074LA","LBX099LA","LBX105LA","LBX118LA","LBX138LA")
# get the first 5 PCBs exposure data and sex
PCBs <- wqs_data[c(PCBs_name,"sex")]
# get PCBs' absolute value
PCBs[PCBs_name] <- abs(PCBs[PCBs_name])
# view PCBs data
head(PCBs)

四、R语言实现

# draw plot
ggplot()+
  # geometric layer
  geom_density_ridges_gradient(data=PCBs,mapping=aes(x=LBX074LA,y=sex,fill=sex))+
  # visual mapping
  scale_fill_manual(name="Sex",labels=c("Male","Female"),values=pal_npg("nrc")(10))+
  # coordinate adjustment
  scale_y_discrete(name="Sex",labels=c("Male","Female"))+
  # theme adjustment
  theme_light()+
  theme(axis.text=element_text(color="black"),
        legend.position="top",
        legend.direction="horizontal")