如何通过 R ggplot 中的多个条件/方面计算和标记分布的峰值？

如何解决如何通过 R ggplot 中的多个条件/方面计算和标记分布的峰值？

虽然这个问题看起来与其他问题相似，但我的想法有一个关键的不同。

我希望能够计算和/或打印（绘制它是最终目标，但在数据框中计算它是主要目标）每个子的密度曲线的峰值-CONDITION BY FACET 密度图如下所示：

因此，理想情况下，我将能够知道与每种条件下密度曲线的最高峰相对应的强度（x 轴值）。

这是一些虚拟数据：

set.seed(1234)

library(tidyverse)
library(fs)
n = 100000
silence = factor(c("sil1","sil2","sil3","sil4","sil5"))
treat = factor(c("con","uos","uos+wnt5a","wnt5a"))
silence = rep(silence,n)
treat = rep(treat,n)
intensity = sample(4000:10000,n)

df <- cbind(silence,treat,intensity)
df$silence <- silence
df$treat <- treat

我的尝试：

对主要 DF 进行子集化并计算每个条件的密度，但这可能需要几天时间
接近这个答案：Calculating peaks in histograms or density functions 但不完全是。我个人认为数据作为直方图看起来更好，但这为强度数据（连续测量）构建了任意数量的箱。直方图如下所示：

同样，只需在控制台中获得这些组（即通过沉默子分布进行处理）中的每一个的峰值就足够了，但将它们添加为垂直线这些图表将是一个甜蜜的樱桃（它也可能让它变得忙碌，所以我稍后会看到那块）

谢谢！！

解决方法

根据您生成密度图的方式，可能有一种更直接的方法可以在进入 ggplot 之前重新创建密度计算。这将是获取峰值并将其保留为数据格式的最简单方法。

如果没有这个，这里有一个 hack 应该可以正常工作，但需要一些拼凑才能将提取的点恢复为原始数据的形式。

这是一个像你一样的情节：

mtcars %>% 
  mutate(gear = as.character(gear)) %>%
  ggplot(aes(wt,fill = gear,group = gear)) +
  geom_density(alpha = 0.2) +
  facet_wrap(~am) ->my_plot

以下是构成该图的组件：

ggplot_build(my_plot) -> my_plot_innards

通过一些丑陋的黑客攻击，我们可以提取构成曲线的点，并使它们看起来有点像我们的原始数据。一些信息被破坏，例如档位值 3/4/5 变为组 1/2/3。可能有一种很酷的转换回来的方法，但我还不知道。

extracted_points <- tibble(
  wt = my_plot_innards[["data"]][[1]][["x"]],y = my_plot_innards[["data"]][[1]][["y"]],gear = (my_plot_innards[["data"]][[1]][["group"]] + 2) %>% as.character,# HACK
  am = (my_plot_innards[["data"]][[1]][["PANEL"]] %>% as.numeric) - 1 # HACK
)

ggplot(extracted_points,aes(wt,y,fill = gear)) +
  geom_point(size = 0.3) +
  facet_wrap(~am)

extracted_points_notes <- extracted_points %>%
  group_by(gear,am) %>%
  slice_max(y)


my_plot +
  geom_point(data = extracted_points_notes,aes(y = y),color = "red",size = 3,show.legend = FALSE) +
  geom_text(data = extracted_points_notes,hjust = -0.5,aes(y = y,label = scales::comma(y)),show.legend = FALSE)