R 将此直方图中的计数更改为概率

我正在努力在不弄乱红色区域的情况下，将计数更改为下面直方图中的概率。另外，如何将1,10与x轴上的其余数字对齐

library(dplyr)
library(tibble)
library(ggplot2)
nrep = 10000
scientific <- function(x){
  ifelse(x==1e+0, "1", ifelse(x==1e+1,"10",parse(text=gsub("[+]", "", gsub("1e+", "10^", scales::scientific_format()(x))))))
}
bw <- 0.05
mx=rf(nrep,5,2)
df = tibble(x = mx)
ggplot(df,aes(x)) + 
geom_histogram(binwidth=bw, color="white", fill = "#1380A1") + 
geom_histogram(data=df %>% filter(x < 10^(-1) + 1.15*bw), binwidth=bw, color="white", fill = "red") +
geom_density(aes(y = bw*after_stat(count)), color="blue") +
scale_x_continuous(trans="log10", breaks = 10^seq(-1, 5, by = 1), labels = scientific)

库（dplyr）
图书馆（tibble）
图书馆（GG2）
nrep=10000
scientific您需要将层中的比例从计数更改为密度
geom\u直方图
。在第一个柱状图中，您可以使用
after_stat（density）
，这相当于
after_stat（count/sum（count））/bw
。但是，相同的过程在第二个柱状图中不起作用，因为当您对数据集子集时，
sum（count）
是不同的。如果你这样做，第二个直方图将在一个不同的比例

library(dplyr)
library(tibble)
library(ggplot2)
nrep = 10000
scientific <- function(x){
  ifelse(x==1e+0, "1", ifelse(x==1e+1,"10",parse(text=gsub("[+]", "", gsub("1e+", "10^", scales::scientific_format()(x))))))
}
bw <- 0.05
mx=rf(nrep,5,2)

df = tibble(x = mx) 
pdf <- df %>% filter(x < 10^(-1) + 1.15*bw)
ggplot() + 
  geom_histogram(data = df,
                 aes(x = x, y = after_stat(count/sum(count)/bw),
                 binwidth=bw, color="white", fill = "#1380A1") + 
  geom_histogram(data = pdf, 
                 aes(x = x, y = after_stat(count/sum(count)/bw),
                 binwidth=bw, color="white", fill = "red") +
  geom_density(data = df, 
               aes(x = x), color="blue") +
  scale_x_continuous(trans="log10", breaks = 10^seq(-1, 5, by = 1), 
                     labels = scientific)

很遗憾，我无法复制您的代码。要将
geom\u直方图
从计数转换为密度，需要将
y=after\u stat（density）
添加到
aes（）。然后，您可以使用
fill
条件突出显示
aes（）中直方图的一部分。见@atsyplenkov谢谢。我编辑了代码。现在应该可以用了，谢谢。您知道如何将x轴上的1和10与其余数字对齐吗？当我将10^0和10^1更改为1和10时，它们的位置略高于其他标记。我认为将选定标记的标签放置在与x轴的整体标签对齐方式不同的对齐方式中是不可行的。
library(dplyr)
library(tibble)
library(ggplot2)
nrep = 10000
scientific <- function(x){
  ifelse(x==1e+0, "1", ifelse(x==1e+1,"10",parse(text=gsub("[+]", "", gsub("1e+", "10^", scales::scientific_format()(x))))))
}
bw <- 0.05
mx=rf(nrep,5,2)

df = tibble(x = mx) 
pdf <- df %>% filter(x < 10^(-1) + 1.15*bw)
ggplot() + 
  geom_histogram(data = df,
                 aes(x = x, y = after_stat(density)),
                 binwidth=bw, color="white", fill = "#1380A1") + 
  geom_histogram(data = pdf, 
                 aes(x = x, y = after_stat(count/nrep)/bw),
                 binwidth=bw, color="white", fill = "red") +
  geom_density(data = df, 
               aes(x = x), color="blue") +
  scale_x_continuous(trans="log10", breaks = 10^seq(-1, 5, by = 1), 
                     labels = scientific)