r - ggplot2:自动缩放以包括 geom_density_2d 中的完整轮廓线

Question

希望这会很快。

我使用 ggplot 绘制了以下图表。

使用代码:

ggplot(ContourDummy,aes(x=Measure.Name1,y=Measure.Name2,colour=Category.Name))
+geom_density_2d()

我的问题是一些轮廓线不完整。

现在，如果我通过添加以下内容来缩放我的轴...

+ scale_x_continuous(minor_breaks=0, breaks=seq(14,26,12),limits=c(14,26)) 
+ scale_y_continuous(minor_breaks=0, breaks=seq(50,100,50),limits=c(50,100)

我得到了想要的输出。

但是有什么办法可以自动设置限制吗？我希望能够通过切换数据源、x、y 和颜色来自动复制这种图表类型。

我不想每次都摆弄秤。

Answer 1

这是一个扩展 x 和 y 范围以包括密度等高线的最大范围的函数。该函数的工作原理如下:

1. 创建一个 x 和 y 范围扩展到数据范围之外的绘图对象，这样我们就可以确保绘图将包含完整的等高线。

2. 使用 ggplot_build 确定所有密度等高线中的最小和最大 x 和 y 值。

3. 将绘图的 x 和 y 范围设置为在步骤 2 中确定的最小和最大 x 和 y 值。

exp 参数用于将最终范围扩大一点点(默认为 1%)，因为一小段等高线仍然可以在没有额外填充的情况下被切断(在下面的示例中，尝试使用 exp=0 绘制 mtcars 数据框，您就会明白我的意思)。

d2d = function(data, var1, var2, col, exp=0.005) {

  # If the colour variable is numeric, convert to factor
  if(is.numeric(data[,col])) {
    data[,col] = as.factor(data[,col])
  }

  # Create plot, but expand x and y ranges well beyond data
  p=ggplot(data, aes_string(var1, var2, colour=col)) +
    geom_density_2d() +
    scale_x_continuous(limits=c(min(data[,var1]) - 2*diff(range(data[,var1])),
                                max(data[,var1]) + 2*diff(range(data[,var1])))) +
    scale_y_continuous(limits=c(min(data[,var2]) - 2*diff(range(data[,var2])),
                                max(data[,var2]) + 2*diff(range(data[,var2]))))

  # Get min and max x and y values among all density contours
  pb = ggplot_build(p)

  xyscales = lapply(pb$data[[1]][,c("x","y")], function(var) {
    rng = range(var)
    rng + c(-exp*diff(rng), exp*diff(rng))
  })

  # Set x and y ranges to include complete density contours
  ggplot(data, aes_string(var1, var2, colour=col)) +
    geom_density_2d() +
    scale_x_continuous(limits=xyscales[[1]]) +
    scale_y_continuous(limits=xyscales[[2]]) 
}

在两个内置数据集上尝试该函数:

d2d(mtcars, "wt","mpg", "cyl")
d2d(iris, "Petal.Width", "Petal.Length", "Species")

这是默认 x 和 y 范围的图:

ggplot(mtcars, aes(wt, mpg, colour=factor(cyl))) + geom_density_2d()

ggplot(iris, aes(Petal.Width, Petal.Length, colour=Species)) + geom_density_2d()

如果您还想控制轴刻度线的数量，例如，您可以这样做:

d2d = function(data, var1, var2, col, nx=5, ny=5, exp=0.01) {

  require(scales)

  # If the colour variable is numeric, convert to factor
  if(is.numeric(data[,col])) {
    data[,col] = as.factor(data[,col])
  }

  # Create plot, but expand x and y ranges well beyond data
  p=ggplot(data, aes_string(var1, var2, colour=col)) +
    geom_density_2d() +
    scale_x_continuous(limits=c(min(data[,var1]) - 2*diff(range(data[,var1])),
                                max(data[,var1]) + 2*diff(range(data[,var1])))) +
    scale_y_continuous(limits=c(min(data[,var2]) - 2*diff(range(data[,var2])),
                                max(data[,var2]) + 2*diff(range(data[,var2]))))

  # Get min and max x and y values among all density curves
  pb = ggplot_build(p)

  xyscales = lapply(pb$data[[1]][,c("x","y")], function(var) {
    rng = range(var)
    rng + c(-exp*diff(rng), exp*diff(rng))
  })

  # Set x and y ranges to include all of outer density curves
  ggplot(data, aes_string(var1, var2, colour=col)) +
    geom_density_2d() +
    scale_x_continuous(limits=xyscales[[1]], breaks=pretty_breaks(n=nx)) +
    scale_y_continuous(limits=xyscales[[2]], breaks=pretty_breaks(n=ny)) 
}