我喜欢 JMP 变异图。 ( link ) 它是一个强大的工具。
该图的示例有 2 个 x 轴标签，一个用于零件编号，一个用于运算符(operator)。
此处 JMP 变异性图显示了 2 个以上的变量水平。以下按油量、批次大小和爆米花类型划分。找到正确的序列来显示最强的分离可能需要一些工作，但这是一个很好的信息交流工具。
使用 ggplot2 库的 R 是如何做到这一点的，多级 x 标签？
我能找到的最好的是这个( link ， link )，它根据柱面数分开，但不制作 x 轴标签。
我的示例代码是这样的:
#reproducible
set.seed(2372064)
#data (I'm used to reading my own, not using built-in)
data(mtcars)
attach(mtcars)
#impose factors as factors
fact_idx <- c(2,8:11)
for(i in fact_idx){
mtcars[,i] <- as.factor(mtcars[,i])
}
#boxplot
p <- ggplot(mtcars, aes(gear, mpg, fill=cyl)) +
geom_boxplot(notch = TRUE)
p
这给出的情节是:
如何使 x 轴标签同时指示齿轮和圆柱体？
在 jmp 我得到这个:
最佳答案
您可以使用 R 包 VCA，它带有实现类似于 JMP 的可变性图表的函数 varPlot。帮助中提供了多个示例。您的示例如下所示:
library(VCA)
dat <- mtcars[order(mtcars$cyl, mtcars$gear),]
# default
varPlot(mpg~cyl/gear, dat)
# nicely formatted
varPlot(mpg~cyl/gear, dat,
BG=list(var="gear", col=paste0("gray", c(90,80,70)),
col.table=T),
VLine=list(var="cyl"), Mean=NULL,
MeanLine=list(var=c("cyl", "gear"), col=c("blue", "orange"),
lwd=c(2,2)),
Points=list(pch=16, cex=1))
关于r - 我如何像 JMP 变异图一样制作嵌套的 x 标签，但使用 ggplot2，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43764586/