我正在尝试使用已知均值和协方差的二维高斯分布的轮廓来增强绘图。理想情况下，我只需要指定函数，它将以 2D 形式绘制（例如stat_function二维除外）。我可以用geom_raster通过生成概率网格。我可以用吗geom_contour2d以某种方式代替？
m <- c(.5, -.5)
sigma <- matrix(c(1,.5,.5,1), nrow=2)
data.grid <- expand.grid(s.1 = seq(-3, 3, length.out=200), s.2 = seq(-3, 3, length.out=200))
q.samp <- cbind(data.grid, prob = mvtnorm::dmvnorm(data.grid, mean = m, sigma = sigma))
ggplot(q.samp, aes(x=s.1, y=s.2)) +
geom_raster(aes(fill = prob)) +
coord_fixed(xlim = c(-3, 3), ylim = c(-3, 3), ratio = 1)
我在看错树2d东西。你可以实现我想要的geom_contour并通过添加z审美的：
m <- c(.5, -.5)
sigma <- matrix(c(1,.5,.5,1), nrow=2)
data.grid <- expand.grid(s.1 = seq(-3, 3, length.out=200), s.2 = seq(-3, 3, length.out=200))
q.samp <- cbind(data.grid, prob = mvtnorm::dmvnorm(data.grid, mean = m, sigma = sigma))
ggplot(q.samp, aes(x=s.1, y=s.2, z=prob)) +
geom_contour() +
coord_fixed(xlim = c(-3, 3), ylim = c(-3, 3), ratio = 1)
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