有没有一种方法可以在不调整透明度的情况下在R中显示重叠的直方图？

目标是显示重叠的直方图，但我希望避免使用alpha调整，以便颜色保持明亮

有没有办法在不调整alpha arg的情况下实现这一点

目标是显示如下所示的颜色：

hist(rnorm(mean=10, n = 1000), col='blue')
hist(rnorm(mean=11, n = 1000), col='red', add=T)

但也显示此处所示的重叠区域

hist(rnorm(mean=10, n = 1000), col='blue')
hist(rnorm(mean=11, n = 1000), col=rgb(1,0,0,0.5), add=T)

类似的问题并没有完全解决透明度问题：

我对密度和其他绘图软件包（如lattice、ggplot2等）的使用很在行

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编辑：我希望填充绘图，并将相交区域设置为不同的颜色（例如红色和蓝色相交处的紫色）。

使用

ggplot2

和

几何密度的解决方案

库（ggplot2）
图书馆（tidyr）
#创建数据
种子集（1234）
df%
聚集（键、值）#使用tidyr:：gather将宽格式转换为长格式
ggplot（df、aes（值、颜色=键））+
几何密度（show.legend=F）+
主题_极小值（）+
比例颜色手册（数值=c（x=“红色”，y=“蓝色”））



直方图
因为alpha是没有选择的，除了使用密度，你可以把直方图叠加在一起，尽管我更喜欢密度，因为它们更容易比较

# using stacked histograms
ggplot(df, aes(value, fill = key)) +
  geom_histogram(show.legend = F) +
  theme_minimal() +
  scale_fill_manual(values = c(x = "red", y = "blue"))
#> `stat_bin()` using `bins = 30`. Pick better value with `binwidth`.

我使用层的概念对此提出了一个难题。本质上，我在没有alpha的情况下放置红色，在下面添加蓝色层，然后使用alpha调整再次放置红色，以使重叠区域保持我想要的对比度（即，它保持紫色）

 
 < P>如果你不坚持重叠，那么你可以考虑使用“DoGGE”定位选项“代码> GGPrP
# generate data, some Normal and Gamma variates with the same mean & SD
set.seed(137)
rd <- data.frame(
  n=rnorm(1000, mean=6.0, sd=4.243), 
  g=rgamma(1000, shape=2, scale=3)
)

# convert the data frame to "tall" format
tall.rd <- stack(rd)

# make the plot
ggplot(tall.rd) + geom_histogram(
  aes(values,..density..,colour=ind, fill=ind),
  bins=20,position="dodge"
)

#生成具有相同平均值和标准差的数据、一些正态变量和伽马变量
种子（137）
谢谢这些。最后，我希望图被填充，交叉区域被着色，其他颜色保持原样。我更新了这个问题以澄清这一点。有没有办法做到这一点？@Minnow我认为可以单独计算这些段，然后将它们与
geom_段
相结合，尽管这似乎有点复杂。不管怎么说，这都超出了我的能力和时间：对于匿名的投票人来说：如果能给我一个解释，我将不胜感激，这样我和其他人就可以从中学习。我怀疑问题在于，正如我在开始时所说，“如果你不坚持重叠……”，而OP要求重叠直方图。Thomas K还提供了与此要求不完全匹配的解决方案。此外，以这种方式绘制直方图本身并没有什么问题。或者如果有，请解释原因。
one <- rnorm(mean=10, n = 1000)
two <- rnorm(mean=11, n = 1000)
hist(one, col='blue', main='Bright colors, visible overlap')
hist(two, col='red', add=T)
hist(one, col='blue', add=T)
hist(two, col=rgb(1,0,0,0.5), add=T)

qplot(one, fill=I('blue'))+
  geom_histogram(aes(two), fill=I('red'))+
  geom_histogram(aes(one), fill=I('blue'))+
  geom_histogram(aes(two), fill=I('red'), alpha=I(0.5))

# generate data, some Normal and Gamma variates with the same mean & SD
set.seed(137)
rd <- data.frame(
  n=rnorm(1000, mean=6.0, sd=4.243), 
  g=rgamma(1000, shape=2, scale=3)
)

# convert the data frame to "tall" format
tall.rd <- stack(rd)

# make the plot
ggplot(tall.rd) + geom_histogram(
  aes(values,..density..,colour=ind, fill=ind),
  bins=20,position="dodge"
)