Cómo trazar dos histogramas juntos en R?

Aquí hay una solución aún más simple que usa gráficos base y mezcla alfa (que no funciona en todos los dispositivos gráficos):

set.seed(42)
p1 <- hist(rnorm(500,4))                     # centered at 4
p2 <- hist(rnorm(500,6))                     # centered at 6
plot( p1, col=rgb(0,0,1,1/4), xlim=c(0,10))  # first histogram
plot( p2, col=rgb(1,0,0,1/4), xlim=c(0,10), add=T)  # second

La clave es que los colores son semitransparentes.

Editar, más de dos años después: Como esto acaba de recibir una votación positiva, me imagino que también podría agregar una imagen visual de lo que produce el código, ya que la mezcla alfa es tan útil:

Aquí hay una función que escribí que utiliza pseudo-transparencia para representar histogramas superpuestos

plotOverlappingHist <- function(a, b, colors=c("white","gray20","gray50"),
                                breaks=NULL, xlim=NULL, ylim=NULL){

  ahist=NULL
  bhist=NULL

  if(!(is.null(breaks))){
    ahist=hist(a,breaks=breaks,plot=F)
    bhist=hist(b,breaks=breaks,plot=F)
  } else {
    ahist=hist(a,plot=F)
    bhist=hist(b,plot=F)

    dist = ahist$breaks[2]-ahist$breaks[1]
    breaks = seq(min(ahist$breaks,bhist$breaks),max(ahist$breaks,bhist$breaks),dist)

    ahist=hist(a,breaks=breaks,plot=F)
    bhist=hist(b,breaks=breaks,plot=F)
  }

  if(is.null(xlim)){
    xlim = c(min(ahist$breaks,bhist$breaks),max(ahist$breaks,bhist$breaks))
  }

  if(is.null(ylim)){
    ylim = c(0,max(ahist$counts,bhist$counts))
  }

  overlap = ahist
  for(i in 1:length(overlap$counts)){
    if(ahist$counts[i] > 0 & bhist$counts[i] > 0){
      overlap$counts[i] = min(ahist$counts[i],bhist$counts[i])
    } else {
      overlap$counts[i] = 0
    }
  }

  plot(ahist, xlim=xlim, ylim=ylim, col=colors[1])
  plot(bhist, xlim=xlim, ylim=ylim, col=colors[2], add=T)
  plot(overlap, xlim=xlim, ylim=ylim, col=colors[3], add=T)
}

Aquí está otra forma de hacerlo usando el soporte de R para colores transparentes

a=rnorm(1000, 3, 1)
b=rnorm(1000, 6, 1)
hist(a, xlim=c(0,10), col="red")
hist(b, add=T, col=rgb(0, 1, 0, 0.5) )

Los resultados terminan pareciendo algo como esto:

Ya hay respuestas hermosas, pero pensé en agregar esto. A mí me parece bien. (Copiado números aleatorios de @ Dirk). library(scales) es necesario`

set.seed(42)
hist(rnorm(500,4),xlim=c(0,10),col='skyblue',border=F)
hist(rnorm(500,6),add=T,col=scales::alpha('red',.5),border=F)

El resultado es...

Actualización: Este superposición función también puede ser útil para algunos.

hist0 <- function(...,col='skyblue',border=T) hist(...,col=col,border=border) 

Siento que el resultado de {[5] } es más bonito de mirar que hist

hist2 <- function(var1, var2,name1='',name2='',
              breaks = min(max(length(var1), length(var2)),20), 
              main0 = "", alpha0 = 0.5,grey=0,border=F,...) {    

library(scales)
  colh <- c(rgb(0, 1, 0, alpha0), rgb(1, 0, 0, alpha0))
  if(grey) colh <- c(alpha(grey(0.1,alpha0)), alpha(grey(0.9,alpha0)))

  max0 = max(var1, var2)
  min0 = min(var1, var2)

  den1_max <- hist(var1, breaks = breaks, plot = F)$density %>% max
  den2_max <- hist(var2, breaks = breaks, plot = F)$density %>% max
  den_max <- max(den2_max, den1_max)*1.2
  var1 %>% hist0(xlim = c(min0 , max0) , breaks = breaks,
                 freq = F, col = colh[1], ylim = c(0, den_max), main = main0,border=border,...)
  var2 %>% hist0(xlim = c(min0 , max0),  breaks = breaks,
                 freq = F, col = colh[2], ylim = c(0, den_max), add = T,border=border,...)
  legend(min0,den_max, legend = c(
    ifelse(nchar(name1)==0,substitute(var1) %>% deparse,name1),
    ifelse(nchar(name2)==0,substitute(var2) %>% deparse,name2),
    "Overlap"), fill = c('white','white', colh[1]), bty = "n", cex=1,ncol=3)

  legend(min0,den_max, legend = c(
    ifelse(nchar(name1)==0,substitute(var1) %>% deparse,name1),
    ifelse(nchar(name2)==0,substitute(var2) %>% deparse,name2),
    "Overlap"), fill = c(colh, colh[2]), bty = "n", cex=1,ncol=3) }

El resultado de

par(mar=c(3, 4, 3, 2) + 0.1) 
set.seed(100) 
hist2(rnorm(10000,2),rnorm(10000,3),breaks = 50)

Es

Aquí hay un ejemplo de cómo puede hacerlo en gráficos R "clásicos":

## generate some random data
carrotLengths <- rnorm(1000,15,5)
cucumberLengths <- rnorm(200,20,7)
## calculate the histograms - don't plot yet
histCarrot <- hist(carrotLengths,plot = FALSE)
histCucumber <- hist(cucumberLengths,plot = FALSE)
## calculate the range of the graph
xlim <- range(histCucumber$breaks,histCarrot$breaks)
ylim <- range(0,histCucumber$density,
              histCarrot$density)
## plot the first graph
plot(histCarrot,xlim = xlim, ylim = ylim,
     col = rgb(1,0,0,0.4),xlab = 'Lengths',
     freq = FALSE, ## relative, not absolute frequency
     main = 'Distribution of carrots and cucumbers')
## plot the second graph on top of this
opar <- par(new = FALSE)
plot(histCucumber,xlim = xlim, ylim = ylim,
     xaxt = 'n', yaxt = 'n', ## don't add axes
     col = rgb(0,0,1,0.4), add = TRUE,
     freq = FALSE) ## relative, not absolute frequency
## add a legend in the corner
legend('topleft',c('Carrots','Cucumbers'),
       fill = rgb(1:0,0,0:1,0.4), bty = 'n',
       border = NA)
par(opar)

El único problema con esto es que se ve mucho mejor si los saltos del histograma están alineados, lo que puede tener que hacerse manualmente (en los argumentos pasados a hist).

Aquí está la versión como la de ggplot2 que di solo en base R. Copié algunas de @nullglob.

Generar los datos

carrots <- rnorm(100000,5,2)
cukes <- rnorm(50000,7,2.5)

No es necesario ponerlo en un marco de datos como con ggplot2. El inconveniente de este método es que usted tiene que escribir mucho más de los detalles de la trama. La ventaja es que usted tiene el control sobre más detalles de la trama.

## calculate the density - don't plot yet
densCarrot <- density(carrots)
densCuke <- density(cukes)
## calculate the range of the graph
xlim <- range(densCuke$x,densCarrot$x)
ylim <- range(0,densCuke$y, densCarrot$y)
#pick the colours
carrotCol <- rgb(1,0,0,0.2)
cukeCol <- rgb(0,0,1,0.2)
## plot the carrots and set up most of the plot parameters
plot(densCarrot, xlim = xlim, ylim = ylim, xlab = 'Lengths',
     main = 'Distribution of carrots and cucumbers', 
     panel.first = grid())
#put our density plots in
polygon(densCarrot, density = -1, col = carrotCol)
polygon(densCuke, density = -1, col = cukeCol)
## add a legend in the corner
legend('topleft',c('Carrots','Cucumbers'),
       fill = c(carrotCol, cukeCol), bty = 'n',
       border = NA)

@Dirk Eddelbuettel: La idea básica es excelente, pero el código como se muestra se puede mejorar. [Toma mucho tiempo explicar, por lo tanto una respuesta separada y no un comentario.]

La función hist() por defecto dibuja gráficos, por lo que debe agregar la opción plot=FALSE. Además, es más claro establecer el área de la gráfica mediante una llamada plot(0,0,type="n",...) en la que puede agregar las etiquetas del eje, el título de la gráfica, etc. Por último, me gustaría mencionar que también se podría utilizar el sombreado para distinguir entre los dos histogramas. Aquí está el código:

set.seed(42)
p1 <- hist(rnorm(500,4),plot=FALSE)
p2 <- hist(rnorm(500,6),plot=FALSE)
plot(0,0,type="n",xlim=c(0,10),ylim=c(0,100),xlab="x",ylab="freq",main="Two histograms")
plot(p1,col="green",density=10,angle=135,add=TRUE)
plot(p2,col="blue",density=10,angle=45,add=TRUE)

Y aquí está el resultado (un poco demasiado amplio debido a RStudio: -)):

La API R de Plotly podría ser útil para usted. El siguiente gráfico es aquí.

library(plotly)
#add username and key
p <- plotly(username="Username", key="API_KEY")
#generate data
x0 = rnorm(500)
x1 = rnorm(500)+1
#arrange your graph
data0 = list(x=x0,
         name = "Carrots",
         type='histogramx',
         opacity = 0.8)

data1 = list(x=x1,
         name = "Cukes",
         type='histogramx',
         opacity = 0.8)
#specify type as 'overlay'
layout <- list(barmode='overlay',
               plot_bgcolor = 'rgba(249,249,251,.85)')  
#format response, and use 'browseURL' to open graph tab in your browser.
response = p$plotly(data0, data1, kwargs=list(layout=layout))

url = response$url
filename = response$filename

browseURL(response$url)

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