R +；ggplot中的几何图形密度2d（）_R_Ggplot2

R +；ggplot中的几何图形密度2d（）

R +；ggplot中的几何图形密度2d（）,r,ggplot2,R,Ggplot2,我对R语言非常陌生，所以如果有任何错误，请纠正我！我需要学习我最近使用ggplot2包在RStudio中创建了一个图形现在我有两个问题首先，我对等高线后面的数据点非常感兴趣。据推测，为了让程序画出这些线，必须有一系列底层数据点允许程序这样做我希望探索是否有可能提取这些数据点其次，如果有人能告诉我ggplot2中+geom_density_2d（）函数背后的基本数学原理，那就太好了下面是我用来创建图表的代码 ggplot(read.Alteryx("Office", mode="da

我对R语言非常陌生，所以如果有任何错误，请纠正我！我需要学习

我最近使用ggplot2包在RStudio中创建了一个图形

现在我有两个问题

首先，我对等高线后面的数据点非常感兴趣。据推测，为了让程序画出这些线，必须有一系列底层数据点允许程序这样做

我希望探索是否有可能提取这些数据点

其次，如果有人能告诉我ggplot2中+geom_density_2d（）函数背后的基本数学原理，那就太好了

下面是我用来创建图表的代码

ggplot(read.Alteryx("Office", mode="data.frame"),aes(x=Chances,y=Defensive,colour=Team)) + 
  facet_wrap( ~ Team, ncol=2) + 
  geom_density_2d() + 
  scale_colour_manual(values = c("Leicester City" = "#1b378b", "Tottenham Hotspur" = "#011657", 
                                 "Arsenal" = "#d02320", "Manchester City" = "#8ac7ff")) + 
  theme_bw()  + 
  theme(panel.background=element_rect(fill="White"))  + 
  theme(plot.background=element_rect(fill="White"))  + 
  theme(panel.border=element_rect(colour="White"))  + 
  theme(panel.grid.major=element_line(colour="gray48",size=0.2))  + 
  scale_x_continuous(minor_breaks=0, breaks=seq(14,26,12),limits=c(14,26))  + 
  scale_y_continuous(minor_breaks=0, breaks=seq(50,100,50),limits=c(50,100))  + 
  theme(axis.text.x=element_text(size=7,colour="#535353",face="bold"))  + 
  theme(axis.text.y=element_text(size=7,colour="#535353",face="bold"))  + 
  theme(axis.ticks=element_blank())  + 
  theme(legend.position="none")  + 
  ggtitle("Pass completion % (Y) v Pass length M (X) for each game – EPL Top 4")  + 
  theme(plot.title=element_text(face="bold",colour="#3C3C3C",size=10))  + 
  ylab("")  + 
  xlab("") + 
  theme(axis.title.x=element_text(size=11,colour="#535353",face="bold",vjust=-.5))  + 
  geom_hline(yintercept=50,size=0.2,colour="gray48") + 
  geom_vline(xintercept=14,size=0.2,colour="gray48")  + 
  theme(strip.text.x = element_text(size=0, face="bold"),
        strip.background = element_rect(colour="White", fill="White"))  + 
  geom_point(size = 3)  + 
  theme(panel.margin = unit(3, "lines"))  + 
  geom_rug(sides="trbl", size = 0.5)

您是否查看了

geom\u density\u 2d

的帮助页面？它命名它调用以生成估计值的函数（

MASS:：kde2d

）。您可以查看该函数的帮助页面以获取参考。除了允许您直接计算密度值的

MrFlick

方法外，您还可以使用

ggplot\u build

函数从plot对象中获取密度值。例如，如果绘图对象是

，则执行

pb=ggplot\u build（p）

。然后等高线的数据将位于

pb$data

子列表中的一个数据框中。我将查看这些答案！非常感谢。eipi10你的回答似乎正是我想要的，我只需要找出答案！很高兴能帮上忙。如果您有任何后续问题，请回来编辑您的问题。此外，如果您确实有任何后续问题，那么如果您提供与代码配套的示例数据（更一般地说，如果您提供了示例数据），将更容易提供帮助。我刚刚尝试了ggplot_构建方法，它工作得非常好！感谢您的回复和提示：）您是否查看了

geom\u density\u 2d