在R中的一个图上的两个直方图上覆盖两个正态分布

问题描述

我正在尝试绘制R中同一图中两个直方图的两个正态分布图。这是我希望它看起来像的一个示例：

这是我当前的代码，但是我没有获得第二个正态分布来正确覆盖：

g = R_Hist$`AvgFeret,20-60`
m<-mean(g)
std<-sqrt(var(g))

h <- hist(g,breaks = 20,xlab="Average Feret Diameter",main = "Histogram of 60-100um beads",col=adjustcolor("red",alpha.f =0.2))
xfit <- seq(min(g),max(g),length = 680)
yfit <- dnorm(xfit,mean=mean(g),sd=sd(g))
yfit <- yfit*diff(h$mids[1:2]) * length(g)

lines(xfit,yfit,col = "red",lwd=2)

k = R_Hist$`AvgFeret,60-100`
ms <-mean(k)
stds <-sqrt(var(k))

j <- hist(k,breaks=20,add=TRUE,col = adjustcolor("blue",alpha.f = 0.3))
xfit <- seq(min(j),max(j),length = 314)
yfit <- dnorm(xfit,mean=mean(j),sd=sd(j))
yfit <- yfit*diff(j$mids[1:2]) * length(j)

lines(xfit,col="blue",lwd=2)

这是此代码生成的图形：

我还没有弄清楚如何重新调整轴的大小，因此也将不胜感激，但是我敢肯定，我可以查找一下！我应该为此应用程序使用ggplot2吗？如果是这样，您如何在该库中叠加法线？

此外，以下是绘制第二行（蓝色）时产生的错误：

解决方法

要使它们具有相同的比例，最简单的方法可能是先运行hist()以获取值。

h <- hist(g,breaks = 20,plot = FALSE)
j <- hist(k,plot = FALSE)

ymax <- max(c(h$counts,j$counts))
xmin <- 0.9 * min(c(g,k))
xmax <- 1.1 * max(c(g,k))

然后，您可以在第一次调用xlim时简单地使用参数ylim和hist()：

h <- hist(g,xlab="Average Feret Diameter",main = "Histogram of 60-100um beads",col=adjustcolor("red",alpha.f =0.2),xlim=c(xmin,xmax),ylim=c(0,ymax))

第二行（蓝色）的错误是因为您没有将j（直方图对象）替换为k（原始值）：

xfit <- seq(min(k),max(k),length = 314)
yfit <- dnorm(xfit,mean=mean(k),sd=sd(k))
yfit <- yfit*diff(j$mids[1:2]) * length(k)

对于ggplot2方法，您可以在其中链接的帖子中找到不错的答案here。