如何在R语言中为散点图添加正态边缘分布？

阿华AIGC实验室

2026-5-6

在R语言中为ggplot图表添加正态边缘分布

如果想要给你的双变量ggplot图表（比如散点图）在顶部和右侧添加边缘分布（包括正态拟合的密度曲线），ggExtra包中的ggMarginal()函数是非常便捷的工具。下面是完整的实现示例和细节说明：

步骤1：安装并加载所需包

首先确保你已经安装了ggplot2和ggExtra包，要是还没装的话先执行安装命令：

install.packages(c("ggplot2", "ggExtra"))
library(ggplot2)
library(ggExtra)

注：原示例中的border()函数来自ggpubr包，如果需要保留这个功能，得额外安装并加载ggpubr

步骤2：准备模拟数据

我们用威布尔分布生成两组模拟数据，并整理成ggplot友好的数据框格式：

# 生成威布尔分布的模拟数据
x <- rweibull(100, 2.6, 3)
y <- rweibull(100, 1.8, 3)
# 转换为数据框
xy.df <- data.frame(x, y)

步骤3：创建基础ggplot图表

先绘制包含散点和2D密度线的基础图表，搭配简洁的经典主题：

p1 <- ggplot(xy.df, aes(x, y)) +
  geom_point(colour = "blue", size = 0.25) +  # 添加蓝色小散点
  geom_density2d() +  # 叠加2D密度轮廓线
  theme_classic()  # 使用无背景的经典主题

步骤4：添加正态边缘分布

根据需求，我们可以选择两种常见的边缘分布展示方式：

方式1：添加核密度边缘（近似正态形态）

直接用ggMarginal()添加顶部和右侧的核密度图，能直观呈现变量的分布趋势：

ggMarginal(p1, type = "density", fill = "lightblue", colour = "black")

type="density"：指定边缘图为核密度类型，形态接近正态分布
fill和colour：自定义密度图的填充色与边框色

方式2：添加带正态拟合曲线的边缘分布

如果你想要明确展示拟合的正态分布曲线，可以通过参数自定义边缘图层，叠加正态曲线：

ggMarginal(p1, 
           type = "density",
           marginal.params = list(
             geom = "density",
             fill = "lightblue",
             colour = "black"
           ),
           # 在边缘图上叠加红色正态拟合曲线
           panel.params = list(
             geom = "line",
             stat = "function",
             fun = dnorm,
             args = list(mean = mean(xy.df$x), sd = sd(xy.df$x)),
             colour = "red",
             size = 1
           )
)

这里通过stat="function"调用dnorm函数，基于数据的均值和标准差拟合正态曲线，用红色线条突出显示。