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当我有一个分类 y 变量时,我想避免垂直重叠的 geom_point。
library(tidyverse)
# all possible points
df <- expand.grid(
y_factor = paste0('factor_',1:5),
x =1:100
)%>%as.tbl
# randomly missing and overlapping points
# every green point has a pink point underneath, and every blue point
# has a green point underneath it.
seed<-1
df_with_overlap<-df%>%
sample_frac(0.5,replace = TRUE)%>%
group_by(y_factor,x)%>%
mutate(n=factor(1:n()))
p<-ggplot(data=df_with_overlap, aes(x=x, y=y_factor, col=n))
p+geom_point()
使用 position_dodge
进行水平躲避不起作用,因为该轴上的数据太拥挤,因此某些点仍然重叠,并且可视化效果不清晰。
p+geom_point(position=position_dodge(width=1))+
ggtitle('position_dodge isnt what Im looking for.
\nx-axis too crowded and points still overlap')
position_jitter
是有效的,因为我可以将 x 抖动限制为 0,并控制 y 抖动程度。但抖动的随机性使其吸引力降低。当这 3 种颜色存在时,我可以辨认出它们。
p+geom_point(aes(col=n), position=position_jitter(width=0, height=0.05))+
ggtitle('Jitter kind of works.
\nIt would work better if it wasnt random
\nlike position_dodge, but vertical dodging')
有没有办法垂直躲避点?
最佳答案
感谢@aosmith建议ggstance::position_dodgev()
。这正是我一直在寻找的。我增加了过采样,所以效果更明显。
df <- expand.grid(
y_factor = paste0('factor_',1:5),
x =1:100
)%>%as.tbl
seed<-1
df_with_overlap<-df%>%
sample_frac(1.5,replace = TRUE)%>%
group_by(y_factor,x)%>%
mutate(n=factor(1:n()))
ggplot(data=df_with_overlap, aes(x=x, y=y_factor, col=n))+
geom_point(position=ggstance::position_dodgev(height=0.3))
关于r - geom_point 在分类尺度上的position_dodge 的垂直等效值,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52338137/
我有以下ggplot2代码,我想使用基本图形而不是ggplot2来生成类似的输出-但我似乎找不到找到一种方法来区分正常绘图中的多个“属性”。我错过了什么吗? Ggplot2: ggplot(data.
我不确定为什么我的数据点都没有显示在 map 上。 Store_ID visits CRIND_CC ISCC EBITDAR top_bottom Latitude Longitud
我用 geom_point 做了一个图来自 ggplot2 (只是显示其中的一部分)。颜色代表 3 个类别。黑条是平均的(与问题无关)。 数据结构如下(存储在列表中):
这是我到目前为止所得到的: df<-data.frame(x=(1:100), y=rnorm(100), Mode=c(rep('Walk
我得到了一些数据(名为 result.df),如下所示: orgaName abundance pVal score
这个问题在这里已经有了答案: How to use an image as a point in ggplot? (3 个回答) 3年前关闭。 是否可以在 R ggplot 中将自定义图像(比如 pn
假设我在0,1附近有很多值,在10附近有一些值,我已经将它们映射为: geom_point(aes(size=value)) ..这给了我这样的图像: 很难看到非常小的要点。所以我想知道是否可以为点大
我正在使用的数据来自下面列出的互联网来源 nba 24,as.character(Name),'')),hjust=0,vjust=0) 关于r - geom_point 中的标签点,我们在Stack
嗯,也许是温度的原因,或者我再次没有看到明显的...... 这是我的代码: library(ggplot2) p <- ggplot() p <- p + geom_point(aes(x = 1,
我想要 将“能量级别”颜色类别分配给较高级别的红色色调,以及较低级别的绿色色调颜色。 按以下顺序对“功能级别”类别中每个点的大小进行排序:low_TL、inter_TL、Myrmecophage、me
我的数据由一组带半径的圆组成。 x、y 和半径的比例相同。 x y radius 0.1 0.8 0.1 0.4 0.4 0.2 0.6 0.2 0.9 0.3 0.6 0
嗯,也许是温度的原因,或者我再次没有看到明显的...... 这是我的代码: library(ggplot2) p <- ggplot() p <- p + geom_point(aes(x = 1,
我想要 将“能量级别”颜色类别分配给较高级别的红色色调,以及较低级别的绿色色调颜色。 按以下顺序对“功能级别”类别中每个点的大小进行排序:low_TL、inter_TL、Myrmecophage、me
我正在研究钻石数据集。我试图绘制克拉 x 价格,颜色代表清晰度。我得到了一个漂亮的调色板,但不是我想要的。它看起来更像是一个渐变,我想要彩虹,每个清晰度都有独特的颜色(我认为对于如此密集的数据图更容易
我有一个 ggplot,其中一些点与其他一些点重叠。我想知道是否有办法将点放在另一个之上。就我而言,最多有 2 个点重叠。 x=c(1,1,2,3,4,4) y=c('a1','a1','a2','a
您可以在下图中看到“颜色”图例未正确运行。我期待一个彩色圆圈(例如,一个颜色应该是一个绿色圆圈),但是背景是绿色的,您可以看到似乎是某种类型边界框的黑色叠加层。 这是我的代码: library(ggm
我正在使用点大小可视化变量。 我的问题是第一个(最小)点大小(在本例中为“70”)明显(不成比例地)比其余点小。 (见CP图例) 这是我正在使用的代码: ggplot(data=testdata, a
我想在两个维度上绘制饼图,以根据其复合“组”显示每个点的组成。 到目前为止,我正在使用标签排斥来标记最高分,但效果仍然不是很好。我环顾四周,但没有看到我要找的东西。 ggplot(data=aggtm
我用 geom_point 绘制了数据,数据点的大小由列中的值设置。我想增加这些点的整体大小(并保持相对大小)。我试图将所有值乘以一个数字,但点大小保持不变。我怎样才能增加整体点数? 最佳答案 修改
我正在尝试使用 geom_point() 在 ggplot2 中绘制一个图,该图具有映射到 x、y、颜色和形状的变量,并避开颜色而不是形状的位置。 x=tibble(Color=c(rep('A',1
我是一名优秀的程序员,十分优秀!