将 R ggplot 中直方图中的 y 轴标准化为按组比例

我的问题非常类似于将 R ggplot 中直方图中的 y 轴标准化为比例 https://stackoverflow.com/questions/11766856/normalizing-y-axis-in-histograms-in-r-ggplot-to-proportion，除了我有两组不同大小的数据，并且我希望每个比例相对于其组大小而不是总大小。

为了更清楚地说明，假设我在数据框中有两组数据：

dataA<-rnorm(100,3,sd=2)
dataB<-rnorm(400,5,sd=3)
all<-data.frame(dataset=c(rep('A',length(dataA)),rep('B',length(dataB))),value=c(dataA,dataB))

我可以将这两个分布绘制在一起：

ggplot(all,aes(x=value,fill=dataset))+geom_histogram(alpha=0.5,position='identity',binwidth=0.5)

我可以用以下比例代替 Y 轴上的频率：

ggplot(all,aes(x=value,fill=dataset))+geom_histogram(aes(y=..count../sum(..count..)),alpha=0.5,position='identity',binwidth=0.5)

但这给出了相对于总数据大小（此处为 500 点）的比例：是否可以将其相对于每个组大小？

我的目标是能够直观地比较 A 和 B 之间给定箱中值的比例，而与它们各自的大小无关。与我最初的想法不同的想法也欢迎！

Thanks!

像这样？ [根据OP的评论进行编辑]

ggplot(all,aes(x=value,fill=dataset))+
  geom_histogram(aes(y=0.5*..density..),
                 alpha=0.5,position='identity',binwidth=0.5)

Using y=..density..缩放直方图，使每个直方图下方的面积为 1，或者sum(binwidth*y)=1.结果，你会使用y = binwidth*..density..让 y 代表每个 bin 中总数的分数。就你而言，binwidth=0.5.

IMO 这更容易解释：

ggplot(all,aes(x=value,fill=dataset))+
  geom_histogram(aes(y=0.5*..density..),binwidth=0.5)+
  facet_wrap(~dataset,nrow=2)