ggridges中组内而非组间的缩放问题求助

当使用ggridges可视化多组内的群体分布时，若组间样本量差异显著（如示例中组c样本量是a、b的10倍），会遇到两个痛点：

• 默认绘图用密度归一化，导致组内不同群体视觉上规模一致，无法体现实际样本量差异；
• 直接映射height=..count..会让大样本组的曲线完全覆盖小样本组，无法辨识小组内的分布。

需求是：组内按样本量比例缩放，保留群体间的规模差异；组间高度统一，无需体现组间样本量差距，仅关注每组内的分布对比。

解决方案 #

核心思路是手动计算密度并按组归一化高度，具体步骤如下：

1. 生成示例数据并预处理

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggridges)

# 生成用户提供的示例数据
sa_dog = data.frame(group = "a", 
              value = rnorm(n = 50, mean = 0, sd = 1),
              species = "dog")
sb_dog = data.frame(group = "b", 
              value = rnorm(n = 50, mean = 0, sd = 1),
              species = "dog")
sc_dog = data.frame(group = "c", 
              value = rnorm(n = 500, mean = 0, sd = 1),
              species = "dog")

sa_cat = data.frame(group = "a", 
              value = rnorm(n = 10, mean = 1.5, sd = 0.5),
              species = "cat")
sb_cat = data.frame(group = "b", 
              value = rnorm(n = 10, mean = 1.5, sd = 0.5),
              species = "cat")
sc_cat = data.frame(group = "c", 
              value = rnorm(n = 100, mean = 1.5, sd = 0.5),
              species = "cat")

df <- bind_rows(sa_dog, sb_dog, sc_dog, sa_cat, sb_cat, sc_cat)

# 计算归一化后的密度高度
df_scaled <- df %>%
  group_by(group, species) %>%
  # 提取密度曲线的x轴数值和原始高度（count）
  reframe(
    dens = density(value),
    value = dens$x,
    count = dens$y
  ) %>%
  select(-dens) %>%
  # 按组归一化高度：每组内最大高度设为1，其他按比例缩放
  group_by(group) %>%
  mutate(
    max_group_count = max(count),
    scaled_height = count / max_group_count
  ) %>%
  ungroup()

2. 使用归一化高度绘图

ggplot(df_scaled, aes(x = value, y = group, fill = species, height = scaled_height)) +
  geom_density_ridges(alpha = 0.5, scale = 0.98, stat = "identity") +
  theme_minimal() +
  labs(
    x = "数值",
    y = "组别",
    fill = "物种",
    title = "组内按样本量缩放，组间高度统一的分布对比"
  )

原理说明 #

• 手动计算密度：通过density()函数获取每个组-物种组合的密度曲线数据，得到原始的曲线高度（count）和x轴数值；
• 组内归一化：对每个组别，将所有物种的count除以该组内的最大count，确保每组内样本量最大的群体曲线高度统一为1，其他群体按实际样本量比例缩放，保留组内规模差异；
• 组间高度统一：所有组的高度基准一致，避免大样本组压制小样本组，能清晰对比每组内两个物种的分布形态与相对规模。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jaken