问题是ggplot 2默认情况下会在x轴上创建512个点来计算内核密度。由于您的范围是数据范围的一小部分，因此只会显示其中一些被计算的点。我们可以通过添加一个点层来演示这一点：

library(ggplot2)
a <- rnorm(1e4, 2, 0.5)
b <- rnorm(1e4, 0.2, 0.1)
c <- a/b

ggplot() +
  geom_point(aes(c), stat = "density") +
  geom_density(aes(c)) +
  coord_cartesian(xlim = c(-300, 500))

值得注意的是，密度层并不知道坐标的限制。解决这个问题的一个方法是增加n参数的点数。

# Increase number of points over which to evaluate density
ggplot() + 
  geom_density(aes(c), n = 10000) + 
  coord_cartesian(xlim = c(-300, 500))

然而，这可能会效率低下，因为你没有使用所有这些点。相反，你可以设置比例的限制，密度层 * 会 * 知道。这将使你看到的范围更密集地填充点，从而提供更平滑的KDE。
这里有一个重要的细节，我们使用oob = scales::oob_keep作为越界处理器。这确保KDE计算考虑所有的点，而不仅仅是你的范围内的点。

# Limit range to populate with points over which to evaluate density
ggplot() + 
  geom_density(aes(c)) + 
  scale_x_continuous(limits = c(-300, 500), 
                     oob = scales::oob_keep) # Do not censor data

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