r – ggplot2：添加geom而不影响限制

2023年3月26日 223次阅读

我想在ggplot密度图中添加额外的geoms,但不更改显示的数据限制,也不必通过自定义代码计算所需的限制.举个例子：

set.seed(12345)
N = 1000
d = data.frame(measured = ifelse(rbernoulli(N, 0.5), rpois(N, 100), rpois(N,1)))
d$fit = dgeom(d$measured, 0.6)
ggplot(d, aes(x = measured)) + geom_density() + geom_line(aes(y = fit), color = "blue")

ggplot(d, aes(x = measured)) + geom_density() + geom_line(aes(y = fit), color = "blue") + coord_cartesian(ylim = c(0,0.025))

在第一个图中,拟合曲线(非常严重地拟合“测量”数据)模糊了测量数据的形状：
《r – ggplot2：添加geom而不影响限制》
我想裁剪绘图以包含来自第一个geom的所有数据,但是裁剪拟合曲线,如第二个图：
《r – ggplot2：添加geom而不影响限制》

虽然我可以使用coord_cartesian生成第二个图,但这有两个缺点：

>我必须通过自己的代码计算限制(这很麻烦且容易出错)
>通过我自己的代码计算限制与分面不兼容.使用coord_cartesian提供per-facet轴限制是不可能的(AFAIK).然而,我需要将情节与facet_wrap(scales =“free”)结合起来

如果在计算坐标限制时不考虑第二个geom,那么可以实现所需的输出 – 是否可以在不计算自定义R代码中的限制的情况下实现？

这个问题
R: How do I use coord_cartesian on facet_grid with free-ranging axis是相关的,但没有令人满意的答案.

最佳答案 你可以尝试的一件事是缩放适合度并使用geom_density(aes(y = ..scaled ..)

缩放适合0到1之间：

d$fit_scaled <- (d$fit  - min(d$fit)) / (max(d$fit) - min(d$fit))

使用fit_scaled和..scaled ..：

ggplot(d, aes(x = measured)) + 
  geom_density(aes(y = ..scaled..)) + 
  geom_line(aes(y = fit_scaled), color = "blue")

《r – ggplot2：添加geom而不影响限制》

这可以与facet_wrap()结合使用：

d$group <- rep(letters[1:2], 500) #fake group

ggplot(d, aes(x = measured)) + 
  geom_density(aes(y = ..scaled..)) + 
  geom_line(aes(y = fit_scaled), color = "blue") + 
  facet_wrap(~ group, scales = "free")

《r – ggplot2：添加geom而不影响限制》

一个不缩放数据的选项：

您可以使用http://www.cookbook-r.com/Graphs/Multiple_graphs_on_one_page_(ggplot2)/中的multiplot()函数

multiplot <- function(..., plotlist=NULL, file, cols=1, layout=NULL) {
  library(grid)
  plots <- c(list(...), plotlist)

  numPlots = length(plots)

  if (is.null(layout)) {

    layout <- matrix(seq(1, cols * ceiling(numPlots/cols)),
                    ncol = cols, nrow = ceiling(numPlots/cols))
  }

 if (numPlots==1) {
    print(plots[[1]])

  } else {

    grid.newpage()
    pushViewport(viewport(layout = grid.layout(nrow(layout), ncol(layout))))

    for (i in 1:numPlots) {

      matchidx <- as.data.frame(which(layout == i, arr.ind = TRUE))

      print(plots[[i]], vp = viewport(layout.pos.row = matchidx$row,
                                      layout.pos.col = matchidx$col))
    }
  }
}

使用此功能,您可以将两个图组合在一起,从而更容易阅读它们：

multiplot(
  ggplot(d, aes(x = measured)) + 
    geom_density() +
    facet_wrap(~ group, scales = "free"),
  ggplot(d, aes(x = measured)) +  
    geom_line(aes(y = fit), color = "blue") + 
    facet_wrap(~ group, scales = "free")
)

这会给你：

《r – ggplot2：添加geom而不影响限制》

如果你想比较彼此相邻的组,你可以在multiplot()中使用facet_grid()而不是facet_wrap()和cols = 2：

multiplot(
  ggplot(d, aes(x = measured)) + 
    geom_density() +
    facet_grid(group ~ ., scales = "free"),
  ggplot(d, aes(x = measured)) +  
    geom_line(aes(y = fit), color = "blue") + 
    facet_grid(group ~ ., scales = "free"),
  cols = 2
)

它看起来像这样：

《r – ggplot2：添加geom而不影响限制》

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