在R中分层密度图而不使用密度（）

我使用KernSmooth软件包计算并绘制了高斯核密度估计值，如下所示：

 x <- MyData$MyNumericVector
 h <- dpik(x)
 est <- bkde(x, bandwidth=h)
 plot(est, type='l')

---

x您可以使用
geom\u-line
：

 m <- ggplot(NULL, aes(x=bkde(movies$votes)$x,y=bkde(movies$votes)$y)) + geom_line()
 print(m)

m您可以使用
geom\u-line
：

 m <- ggplot(NULL, aes(x=bkde(movies$votes)$x,y=bkde(movies$votes)$y)) + geom_line()
 print(m)

m对于那些感兴趣的人来说，下面是代码的结果：
ggplot（）+geom_线（aes（x=bkde（MyFirstDataframe$MyNumericVector，bandwidth=h）$x，y=bkde（MyFirstDataframe$MyNumericVector，bandwidth=h）$y））+geom_线（aes（x=bkde（mysecondataframe$MyNumericVector，bandwidth=h）$x，y=bkde）（MySecondDataframe$MyNumericVector，带宽=h）$y）
对于感兴趣的人，下面是代码的结果：
ggplot（）+geom_线（aes（x=bkde（MyFirstDataframe$MyNumericVector，带宽=h）$x，y=bkde（MyFirstDataframe$MyNumericVector，带宽=h）$y）+geom_线（aes（x=bkde（MySecondDataframe$MyNumericVector，带宽=h）$x，y=bkde（MySecondDataframe$MyNumericVector，带宽=h）$y））