垂直堆叠核密度图
垂直堆叠核密度图
提问于 2021-01-08 03:07:00
我有一个有3000行的贝叶斯模型的输出矩阵(C)，其中包含给定鸟类繁殖行为(列；鸣叫、孵化、雏鸟等)的周数(1-13)。最有可能发生。我已经使用以下代码可视化了最有可能发生行为的一周的内核密度估计：
G <- mcmc_dens(C, pars = c("Singing", "Building", "Incubating", "Nestlings", "Empty Nest", "Fledglings Observed", "Fledgling/Adult Interactions", "Fledgling Foraging"))
G <- G + theme(axis.title = element_text(face="plain",size=12)) + labs(x ="Week") + scale_x_continuous(breaks = 1:13)...which生成以下数据：
我想将这些图形堆叠在一起，这样我就有了一个具有相同x轴的图形，你可以很容易地看到哪些行为在同一时间达到峰值，但我不知道如何使用mcmc_dens做到这一点(即我希望歌唱的图形在建筑之上，唱歌和建筑都在孵化之上，依此类推，这样我就有了八个垂直对齐的图形)。
矩阵C中的数据样本(不包括所有列)：
Singing Building Incubating Nestlings Empty Nest
[1,] 8 8 8 8 13
[2,] 8 8 8 11 4
[3,] 9 8 8 12 13
[4,] 5 4 8 11 13
[5,] 9 8 8 8 13
[6,] 9 8 8 8 13
[7,] 5 8 8 11 13
[8,] 9 8 10 11 12
[9,] 9 4 8 10 8
[10,] 5 7 12 10 8回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2021-01-13 08:51:26
弄明白了！mcmc_dens有一个参数facet_args，它将每个图形转换成它自己的方面(我花了这么长时间，因为我不熟悉方面)。修改我的原始代码的第一行得到了我想要的图形：
pars <- c("Singing", "Building", "Incubating", "Nestlings",
"Empty", "Fledglings", "Interactions", "Foraging")
G <- mcmc_dens(C, pars=pars, facet_args=list(ncol=1, strip.position="left"))这是图像现在的样子：
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/65618485
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