Makie.jl中绘制无填充密度线图的方法

密度图的基本概念

在数据可视化中，密度图是一种展示数据分布特征的重要工具。它通过平滑的曲线来估计数据的概率密度函数，比直方图更能清晰地展示数据的整体分布形态。Makie.jl作为Julia中强大的可视化工具包，提供了多种绘制密度图的方式。

传统密度图的绘制

Makie.jl中的density!函数默认会绘制带有填充效果的密度图，这种效果通过半透明颜色区域来强调密度曲线的形状。例如：

using CairoMakie
f = Figure()
ax = Axis(f[1, 1])
density!(ax, randn(200), color = (:red, 0.3))

这种绘图方式适用于大多数场景，能够直观地展示数据的分布情况。

无填充密度线的需求

在某些特定场景下，用户可能需要更简洁的密度线表示方式：

1. 黑白印刷出版物中需要清晰的线条
2. 多图叠加时避免填充色造成的视觉干扰
3. 需要更精确地控制线条样式

实现无填充密度线的方法

方法一：使用KernelDensity转换

Makie.jl内部已经为核密度估计定义了转换方法，可以直接使用lines函数绘制：

using Makie.KernelDensity
lines(kde(randn(200)))

这种方法直接利用了核密度估计的结果，将其转换为线条图，是最简洁的实现方式。

方法二：调整密度图样式

通过设置density!函数的参数，也可以实现类似效果：

density(randn(200), 
    color = :transparent, 
    strokecolor = :black, 
    strokewidth = 1)

关键参数说明：

• color = :transparent：将填充色设为透明
• strokecolor：控制线条颜色
• strokewidth：控制线条宽度

注意不要设置strokearound = true，否则会在密度图周围产生不必要的描边效果。

技术细节与注意事项

1. 核密度估计的带宽选择会影响密度线的平滑程度，Makie.jl使用默认的带宽计算方法，通常能给出合理的结果。

2. 对于大数据集，直接使用lines(kde(data))可能比density函数更高效，因为它避免了额外的样式计算。

3. 在多子图环境中，保持一致的y轴比例有助于比较不同数据集的分布情况。

应用场景示例

无填充密度线特别适合以下场景：

1. 时间序列数据的分布变化比较
2. 多组数据的平行比较
3. 与其他图表类型（如散点图）的叠加

例如，可以清晰地展示实验组和对照组的分布差异：

f = Figure()
ax = Axis(f[1, 1])
lines!(ax, kde(control_data), color=:blue)
lines!(ax, kde(treatment_data), color=:red)

总结

Makie.jl提供了灵活的方式来绘制无填充的密度线图，既可以通过直接转换核密度估计结果，也可以通过调整密度图的绘制参数来实现。根据具体需求和场景选择合适的方法，可以创建出既美观又具有专业性的数据可视化图表。