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我制作了一个函数,可以一次绘制来自多个因子分析的载荷,也可以绘制变量不完全重叠(或根本不重叠)的载荷。它可以正常工作,但有时在各个分析中因子加载是相同的,这意味着这些点会相互重叠绘制。
library(pacman)
p_load(devtools, psych, stringr, plotflow)
source_url("https://raw.githubusercontent.com/Deleetdk/psych2/master/psych2.R")
loadings.plot2 = function(fa.objects, fa.names=NA) {
fa.num = length(fa.objects) #number of fas
#check names are correct or set automatically
if (length(fa.names)==1 & is.na(fa.names)) {
fa.names = str_c("fa.", 1:fa.num)
}
if (length(fa.names) != fa.num) {
stop("Names vector does not match the number of factor analyses.")
}
#merge into df
d = data.frame() #to merge into
for (fa.idx in 1:fa.num) { #loop over fa objects
loads = fa.objects[[fa.idx]]$loadings
rnames = rownames(loads)
loads = as.data.frame(as.vector(loads))
rownames(loads) = rnames
colnames(loads) = fa.names[fa.idx]
d = merge.datasets(d, loads, 1)
}
#reshape to long form
d2 = reshape(d,
varying = 1:fa.num,
direction="long",
ids = rownames(d))
d2$time = as.factor(d2$time)
d2$id = as.factor(d2$id)
colnames(d2)[2] = "fa"
print(d2)
#plot
g = ggplot(reorder_by(id, ~ fa, d2), aes(x=fa, y=id, color=time, group=time)) +
geom_point(position=position_dodge()) +
xlab("Loading") + ylab("Indicator") +
scale_color_discrete(name="Analysis",
labels=fa.names)
return(g)
}
#Some example plots
fa1 = fa(iris[-5])
fa2 = fa(iris[-c(1:50),-5])
fa3 = fa(ability)
fa4 = fa(ability[1:50,])
loadings.plot2(list(fa1,fa1,fa2))
fa.2
中的绿色点在顶部。相反,我希望在y轴上避开它们。但是,具有各种设置的
position="dodge"
似乎没有什么不同。
position="jitter"
可以工作,但是它是随机的,因此有时效果不佳,并且使绘图困惑。
最佳答案
显然,您只能侧身躲闪,但是有一种解决方法。诀窍是翻转x和y,执行position_dodge,然后执行coord_flip()。
g = ggplot(data = reorder_by(id, ~ fa, d2), aes(x=id, y=fa, color=time, group=time)) +
geom_point(position=position_dodge(width = .5)) +
xlab("Loading") + ylab("Indicator") +
scale_color_discrete(name="Analysis",
labels=fa.names) +
coord_flip()
关于r - 使用geom_point()避开位置,x =连续,y =因数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/30009858/
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