ggplot2: establecer valores (no lineal) para el alfa

Question

me gustaría trazar una curva de densidad de 95% de espejo y el mapa de alfa a la densidad:

foo <- function(mw, sd, lower, upper) { 
x <- seq(lower, upper, length=500) 
dens <- dnorm(x, mean=mw, sd=sd, log=TRUE) 
dens0 <- dens -min(dens) 
return(data.frame(dens0, x)) 
} 

df.rain <- foo(0,1,-1,1) 

library(ggplot2) 


drf <- ggplot(df.rain, aes(x=x, y=dens0))+ 
geom_line(aes(alpha=..y..))+ 
geom_line(aes(x=x, y=-dens0, alpha=-..y..))+ 
stat_identity(geom="segment", aes(xend=x, yend=0, alpha=..y..))+ 
stat_identity(geom="segment", aes(x=x, y=-dens0, xend=x, yend=0, alpha=-..y..)) 
drf 

Esto funciona bien, pero me gustaría hacer el el contraste entre los bordes y el medio es más prominente, es decir, quiero que los bordes sean casi blancos y solo la parte del medio sea negra. He estado manipulando scale_alpha() pero sin suerte. ¿Algunas ideas?

Editar: En última instancia, me gustaría trazar varias gotas de lluvia, es decir, las gotas individuales serán pequeñas, pero el sombreado debe ser claramente visible.

Answer 1

Mientras analizaba tanto sus respuestas De hecho, me encontré exactamente lo que estaba buscando. La forma más fácil es simplemente usar scale_colour_gradientn con un vector de grises.

library(RColorBrewer) 
grey <- brewer.pal(9,"Greys") 

drf <- ggplot(df.rain, aes(x=x, y=dens0, col=dens0))+ 
stat_identity(geom="segment", aes(xend=x, yend=0))+ 
stat_identity(geom="segment", aes(x=x, y=-dens0, xend=x, yend=0))+ 
scale_colour_gradientn(colours=grey) 
drf 

Answer 2

En lugar de mapeo dens0 a la alpha, me asignarlo a color:

drf <- ggplot(df.rain, aes(x=x, y=dens0))+ 
    geom_line(aes(color=..y..))+ 
    geom_line(aes(x=x, y=-dens0, color=-..y..))+ 
    stat_identity(geom="segment", aes(xend=x, yend=0, color=..y..))+ 
    stat_identity(geom="segment", aes(x=x, y=-dens0, xend=x, yend=0, color=-..y..)) 

Ahora nos queda el contraste de color está presente principalmente en las colas. El uso de dos colores ayuda un poco (tenga en cuenta que el cambio en el color está en 0.25):

drf + scale_color_gradient2(midpoint = 0.25) 

Por último, a fin de incluir la distribución de los dens0 valores, baso el punto medio de la escala de color de el valor de la mediana de los datos:

drf + scale_color_gradient2(midpoint = median(df.rain$dens0)) 

Nota!: Pero, sin embargo, la forma en que ajusta sus datos, la mayor parte del contraste en sus datos se encuentra en los valores más extremos en su conjunto de datos. Intentar enmascarar esto jugando con una escala no lineal, o modificando una escala de colores como lo hice, podría presentar una imagen falsa de los datos reales.

Answer 3

Aquí es una solución utilizando geom_ribbon() en lugar de geom_line() Respuesta

df.rain$group <- seq_along(df.rain$x) 
tmp <- tail(df.rain, -1) 
tmp$group <- tmp$group - 1 
tmp$dens0 <- head(df.rain$dens0, -1) 
dataset <- rbind(head(df.rain, -1), tmp) 
ggplot(dataset, aes(x = x, ymin = -dens0, ymax = dens0, group = group, 
    alpha = dens0)) + geom_ribbon() + scale_alpha(range = c(0, 1)) 

ggplot(dataset, aes(x = x, ymin = -dens0, ymax = dens0, group = group, 
    fill = dens0)) + geom_ribbon() + 
    scale_fill_gradient(low = "white", high = "black") 

Sede de Pablo para cambiar los colores.

dataset9 <- merge(dataset, data.frame(study = 1:9)) 
ggplot(dataset9, aes(x = x, ymin = -dens0, ymax = dens0, group = group, 
    alpha = dens0)) + geom_ribbon() + scale_alpha(range = c(0, 0.5)) + 
    facet_wrap(~study)