如何在ggplot上下分置的双直方图中添加对应正态密度曲线

要给下方的Metric12直方图叠加对应的正态密度曲线，核心是匹配直方图的y轴反转逻辑，同时用该组数据的实际统计量生成曲线，具体修改如下：

修改后的完整代码 #

library(ggplot2)
set.seed(1)
dat = rbind(data.frame('val' = rnorm(100), 'met' = 'Metric1'), data.frame('val' = rt(100, 2), 'met' = 'Metric12'))

ggplot(dat, aes(x = val, fill = met)) + 
  # 上方Metric1直方图及标准正态曲线
  geom_histogram(data    = dat[dat$met == 'Metric1',], 
                 breaks  = seq(-10, 10, 0.5),
                 mapping = aes(y = after_stat(density)),
                 colour  = "black",
                 alpha   = 0.3) +
  stat_function(fun = dnorm, args = list(mean = 0, sd = 1)) +
  
  # 下方Metric12直方图及对应正态曲线
  geom_histogram(data    = dat[dat$met == 'Metric12', ],
                 breaks  = seq(-10, 10, 0.5),
                 mapping = aes(y = -after_stat(density)),
                 colour  = "black",
                 alpha   = 0.3)+
  # 关键：反转曲线y值，并用Metric12数据的均值和标准差生成正态曲线
  stat_function(
    fun = dnorm,
    args = list(mean = mean(dat$val[dat$met == 'Metric12']), sd = sd(dat$val[dat$met == 'Metric12'])),
    mapping = aes(y = -after_stat(y))
  ) +
  
  coord_cartesian(xlim = c(-10, 10))

关键说明 #

• 因为Metric12的数据集是t分布生成的，所以需要用该组数据自身的均值和标准差生成正态曲线，而非直接用标准正态参数（0,1），这样曲线才能和直方图的分布匹配。
• 下方直方图的y轴是-after_stat(density)，因此对应的正态曲线也需要通过aes(y = -after_stat(y))反转y值，才能和直方图对齐到同一侧。
• 如果不想单独计算统计量，也可以直接在函数内嵌入计算逻辑简化代码：

  stat_function(
    fun = function(x) -dnorm(x, mean = mean(dat$val[dat$met == 'Metric12']), sd = sd(dat$val[dat$met == 'Metric12']))
  )
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bogaso