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- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
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- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
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):
V1 V2 V3
1 L. brevis 5 class1
3 L. sp. 13 class1
4 L. rhamnosus 14 class1
5 L. lindneri 17 class1
6 L. plantarum 17 class1
7 L. acidophilus 18 class1
8 L. acidophilus 18 class1
10 L. plantarum 18 class1
... ... .. ...
V2
是数据点在 y 轴上的位置和
V3
是类(颜色)。
p <- ggplot(myData, aes(x=V1, y=V2)) +
geom_point(aes(color=V3, fill=V3), size=2.5, cex=5, shape=21, stroke=1) +
scale_color_manual(values=colBorder, labels=c("Class I","Class II","Class III","This study")) +
scale_fill_manual(values=col, labels=c("Class I","Class II","Class III","This study")) +
theme_bw() +
theme(axis.text.x=element_text(angle=50,hjust=1,face="italic", color="black"), text = element_text(size=12),
axis.text.y=element_text(color="black"), panel.grid.major = element_line(color="gray85",size=.15), panel.grid.minor = element_blank(),
panel.grid.major.y = element_blank(), axis.ticks = element_line(size = 0.3), panel.border = element_rect(fill=NA, colour = "black", size=0.3)) +
stat_summary(aes(shape="mean"), fun.y=mean, size = 6, shape=95, colour="black", geom="point") +
guides(fill=guide_legend(title="Class", order=1), color=guide_legend(title="Class",order=1), shape=guide_legend(title="Blup", order=2))
最佳答案
选项 A:辅助轴
您可以使用辅助 x 轴(ggplot2 v2.2.0 的新功能)执行此操作,但很难使用 x 轴上的分类变量,因为它不适用于 scale_x_discrete()
, 仅 scale_x_continuous()
.因此,您必须将因子转换为整数,基于此进行绘图,然后覆盖主 x 轴上的标签。
例如:
set.seed(123)
df <- iris[sample.int(nrow(iris),size=300,replace=TRUE),]
# Assume we are grouping by species
# Some group-level stats -- how about count and mean/sdev of sepal length
library(dplyr)
df_stats <- df %>%
group_by(Species) %>%
summarize(stat_txt = paste0(c('N=','avg=','sdev='),
c(n(),round(mean(Sepal.Length),2),round(sd(Sepal.Length),3) ),
collapse='\n') )
library(ggplot2)
ggplot(data = df,
aes(x = as.integer(Species),
y = Sepal.Length)) +
geom_point() +
stat_summary(aes(shape="mean"), fun.y=mean, size = 6, shape=95,
colour="black", geom="point") +
theme_bw() +
scale_x_continuous(breaks=1:length(levels(df$Species)),
limits = c(0,length(levels(df$Species))+1),
labels = levels(df$Species),
minor_breaks=NULL,
sec.axis=sec_axis(~.,
breaks=1:length(levels(df$Species)),
labels=df_stats$stat_txt)) +
xlab('Species') +
theme(axis.text.x = element_text(hjust=0))
grid.arrange
您的统计数据作为主图表顶部的单独图表。
library(ggplot2)
library(gridExtra)
p <-
ggplot(data = df,
aes(x = Species,
y = Sepal.Length)) +
geom_point() +
stat_summary(aes(shape="mean"), fun.y=mean, size = 6, shape=95,
colour="black", geom="point") +
theme_bw() +
theme(axis.text.x = element_text(angle=45, hjust=1, vjust=1))
annot <-
ggplot(data=df_stats, aes(x=Species, y = 0)) +
geom_text(aes(label=stat_txt), hjust=0) +
theme_minimal() +
scale_x_discrete(breaks=NULL) +
scale_y_continuous(breaks=NULL) +
xlab(NULL) + ylab('')
grid.arrange(annot, p, heights=c(1,8))
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!