我正在尝试使用ggplot2在R中绘制散点图,其中y轴的中心被折叠或移除,因为那里没有数据。我是在下面的photoshop中完成的,但是有没有办法用ggplot创建类似的图呢?
这是具有连续范围的数据:
但是我正在尝试做这样的事情:
这是代码:
ggplot(data=distance_data) +
geom_point(
aes(
x = mdistance,
y = maxZ,
shape = factor(subj),
color = factor(side),
size = (cSA)
)
) +
scale_size_continuous(range = c(4, 10)) +
theme(
axis.text.x = element_text(colour = "black", size = 15),
axis.text.y = element_text(colour = "black", size = 15),
axis.title.x = element_text(colour = "black", size= 20, vjust = 0),
axis.title.y = element_text(colour = "black", size= 20),
legend.position = "none"
) +
ylab("Z-score") +
xlab("Distance")
最佳答案
您可以通过定义坐标变换来做到这一点。一个标准示例是对数坐标,可以使用ggplot
在scale_y_log10()
中实现。
但是,您还可以通过将trans
参数提供给scale_y_continuous()
(以及类似地scale_x_continuous()
)来定义自定义转换函数。为此,您可以使用trans_new()
包中的函数scales
。它以变换函数及其逆为参数。
我首先讨论用于OP的示例的特殊解决方案,然后还说明如何将其推广。
OP的例子
OP希望缩小-2和2之间的间隔。下面定义了一个函数(及其逆函数),该函数将该间隔缩小4倍:
library(scales)
trans <- function(x) {
ifelse(x > 2, x - 1.5, ifelse(x < -2, x + 1.5, x/4))
}
inv <- function(x) {
ifelse(x > 0.5, x + 1.5, ifelse(x < -0.5, x - 1.5, x*4))
}
my_trans <- trans_new("my_trans", trans, inv)
这定义了转换。为了查看实际效果,我定义了一些样本数据:x_val <- 0:250
y_val <- c(-6:-2, 2:6)
set.seed(1234)
data <- data.frame(x = sample(x_val, 30, replace = TRUE),
y = sample(y_val, 30, replace = TRUE))
我首先将其绘制而无需进行转换:p <- ggplot(data, aes(x, y)) + geom_point()
p + scale_y_continuous(breaks = seq(-6, 6, by = 2))
现在,我将
scale_y_continuous()
与转换一起使用:p + scale_y_continuous(trans = my_trans,
breaks = seq(-6, 6, by = 2))
如果要进行其他转换,则必须更改
trans()
和inv()
的定义,然后再次运行trans_new()
。您必须确保inv()
确实是inv()
的反函数。我检查如下:x <- runif(100, -100, 100)
identical(x, trans(inv(x)))
## [1] TRUE
通用解决方案下面的函数定义了一个转换,您可以在其中选择要压缩的区域的上下两端以及要使用的系数。它直接返回可以在
trans
内部使用的scale_y_continuous
对象:library(scales)
squish_trans <- function(from, to, factor) {
trans <- function(x) {
if (any(is.na(x))) return(x)
# get indices for the relevant regions
isq <- x > from & x < to
ito <- x >= to
# apply transformation
x[isq] <- from + (x[isq] - from)/factor
x[ito] <- from + (to - from)/factor + (x[ito] - to)
return(x)
}
inv <- function(x) {
if (any(is.na(x))) return(x)
# get indices for the relevant regions
isq <- x > from & x < from + (to - from)/factor
ito <- x >= from + (to - from)/factor
# apply transformation
x[isq] <- from + (x[isq] - from) * factor
x[ito] <- to + (x[ito] - (from + (to - from)/factor))
return(x)
}
# return the transformation
return(trans_new("squished", trans, inv))
}
trans()
和inv()
的第一行处理使用x = c(NA, NA)
调用转换的情况。 (当我最初编写此问题时,似乎ggplot2
的版本没有发生这种情况。不幸的是,我不知道此startet使用哪个版本。)现在可以使用此功能方便地从第一部分重做绘图:
p + scale_y_continuous(trans = squish_trans(-2, 2, 4),
breaks = seq(-6, 6, by = 2))
以下示例显示您可以在任意位置挤压比例尺,这对于除点以外的其他几何图形也适用:df <- data.frame(class = LETTERS[1:4],
val = c(1, 2, 101, 102))
ggplot(df, aes(x = class, y = val)) + geom_bar(stat = "identity") +
scale_y_continuous(trans = squish_trans(3, 100, 50),
breaks = c(0, 1, 2, 3, 50, 100, 101, 102))
最后,我要强调评论中已经提到的其他内容:这种情节可能会产生误导,应谨慎使用!
关于r - R/ggplot2 : Collapse or remove segment of y-axis from scatter-plot,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/35511951/