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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我在 R 中创建了下图,以可视化我运行的模型的原始数据和预测。预测以线的形式给出,原始数据以圆圈的形式给出。 2018 年的数据目前可视化为空心圆或实线,而 2019 年的数据可视化为实心圆和虚线。海鱼数据是黑色的,而淡水鱼数据包括灰色的。就目前而言,这个传说有点难以理解。我想做两件事。
structure(list(Year = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L,
2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L
), .Label = c("2018", "2019"), class = "factor"), Yday = c(176L,
178L, 178L, 182L, 178L, 180L, 177L, 180L, 174L, 180L, 177L, 181L,
175L, 178L, 177L, 177L, 178L, 178L, 192L, 204L, 166L, 168L, 168L,
174L, 173L, 169L, 165L, 168L, 196L, 208L, 171L, 177L, 163L, 175L,
168L, 177L, 230L, 177L, 174L, 166L, 179L, 169L, 177L, 167L, 167L,
173L, 177L, 177L, 170L, 177L, 167L, 173L, 176L, 169L, 172L),
TL = c(63, 62.5, 63.5, 62, 62, 41, 58, 59, 74, 52.2, 45.7,
41, 59, 53.3, 56.5, 57, 42, 42.6, 76, 84, 73.8, 73.6, 73,
66, 69.4, 68, 68.6, 65.6, 80.8, 84.8, 68, 58, 58, 56, 56,
62.5, 62.5, 69, 64, 64, 67, 67, 64, 64, 60, 60, 64, 60, 65.8,
62, 62, 61, 55.2, 55.2, 67), Direction = structure(c(2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("Marine",
"River"), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(1L,
2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L,
16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L,
29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 41L,
42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 52L, 53L, 54L,
56L))
Firsts.modelRand <- lmer(Yday~Year+Direction*TL + (1|Transmitter), data = firsts2WOFD,
REML = T, na.action = 'na.fail')
Firstdats <- expand.grid(TL = seq(min(firsts2WOFD$TL),max(firsts2WOFD$TL), by = 1),
Year = unique(firsts2WOFD$Year), Direction = unique(firsts2WOFD$Direction))
Firstdats$pred <- predict(Firsts.modelRand, Firstdats, re.form = ~0, type = 'response')
First.plot <- ggplot(data = firsts2WOFD, aes(x = TL, y = Yday, color = Direction, shape = Year, linetype = Year))+geom_point(size = 2.5) + theme_bw()+
geom_line(data = subset(Firstdats, Year == 2018 & Direction == 'River' & TL < 75), aes(x = TL, y = pred), size = 1.5)+
geom_line(data = subset(Firstdats, Year == 2019 & Direction == 'River' & TL < 75), aes(x = TL, y = pred), size = 1.5)+
geom_line(data = subset(Firstdats, Year == 2019 & Direction == 'Marine' & TL > 62), aes(x = TL, y = pred), size = 1.5)
First.plot <- First.plot + scale_color_manual(values = c("black", 'grey50'), labels = c("Marine", 'Fresh'))+scale_linetype_manual(values = c(1,2))+
scale_shape_manual(values = c(19,21))
First.plot <- First.plot+ theme(axis.title = element_text(size = 16), axis.text = element_text(size = 14),
legend.title = element_text(size = 16), legend.text = element_text(size = 14), legend.key.width = unit(1.7, 'cm'))
First.plot <- First.plot+ xlab("Total Length (cm)")+ ylab("Date of Entry")+scale_y_continuous(breaks = c(180,210,240), labels = c("Jun 29", 'Jul 29', 'Aug 28'))
First.plot
最佳答案
有个东西叫Transmitter
在您的 lmer()
在您提供的数据中未找到的调用。但由于问题只是关于绘图,我创建了一个新的简单线性模型,名为 lm1
.线条不在正确的位置,但应该足够接近以穿过绘图点。
回答您的问题:
override.aes
例如 this answer size = 1
),我认为这有助于图例的清晰度。 # Create dataframe from provided data
# firsts2WOFD <- data
lm1 <- lm(Yday ~ TL + Direction + Year, data = firsts2WOFD)
dat_plot <- firsts2WOFD %>%
mutate(pred = predict(lm1, newdata = .))
ggplot(dat_plot) +
theme_bw() +
geom_point(aes(TL, Yday, shape = Direction, fill = Year, color = Year), size = 2.5) +
geom_line(aes(TL, pred, linetype = Direction, color = Year), size = 1) +
scale_fill_manual(values = c("black", 'grey50')) +
scale_color_manual(values = c("black", 'grey50'),
guide = guide_legend(override.aes = list(linetype = rep(NA, 2),
shape = c( 15, 15)))) +
scale_shape_manual(values = c(25, 24)) +
scale_linetype_manual(values = c(1, 2)) +
scale_y_continuous(breaks = c(180, 210, 240),
labels = c("Jun 29", 'Jul 29', 'Aug 28')) +
labs(x = 'Total Length (cm)', y = 'Date of Entry') +
theme(axis.title = element_text(size = 16),
axis.text = element_text(size = 14),
legend.title = element_text(size = 16),
legend.text = element_text(size = 14),
legend.key.width = unit(1.7, 'cm'))
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