r - 在 ggplot2 中缩小图形时将标签保持在固定距离

Question

我正在可视化调查数据并比较黑人与白人学生的回答。我创建了一个函数来创建哑铃图。

dumbbell = function(df) {
  ggplot(df, aes(pct_responses, Domain)) +
    geom_line(aes(group=Domain)) +
    geom_point(aes(color=race), size=5) +
    vertical_theme + #custom theme that I made
    scale_color_manual(labels = c("Black Students", "White Students"), 
                       values=c("#073b47", "#e59918")) +
    scale_x_continuous(expand = c(0, 0), 
                       limits=c(0,100), 
                       breaks = seq(0, 100, by=20),
                       labels = function(x) paste0(x,"%")) +
    labs(x = "% of Affirmative Responses") +
    scale_y_discrete(labels = wrap_format(40)) +
    geom_text_repel(aes(label=paste0(round(pct_responses),"%")), size=3.52778, family="Georgia", nudge_y=0.3, nudge_x=1.6, segment.color=NA)
}

即使我放入 nudge_y 以使标签与彩色圆圈保持固定距离，但当我将图形保存为不同大小时，标签和圆圈之间的空间会发生变化。请参阅下面的示例:

dumbbell(df)
ggsave("test1.png", w=6.5, h=3, unit="in")
ggsave("test2.png", w=6.5, h=3.6, unit="in")

如何保持距离不变？

Answer 1

nudge_y=0.3将标签移动 0.3 个单位(其中每个 y 标签之间的隐式距离为 1 个单位)。但是，当以更大的物理尺寸渲染绘图时，沿轴 0.3 个单位将是更大的物理距离。您可以尝试将微调量计算为绘图渲染高度的一部分，但使用 vjust 可能更容易。 ，这将使标签靠近哑铃。这是一个示例(数据改编自 here ):

library(tidyverse)

health <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/selva86/datasets/master/health.csv")
health$Area <- factor(health$Area, levels=as.character(health$Area))

dat = health %>% 
  slice(1:3) %>% 
  gather(key, value, -Area)

ggplot(dat, aes(value, Area)) +
  geom_line(aes(group=Area)) +
  geom_point(aes(color=key), size=5) +
  geom_text(aes(label=paste0(round(value*100),"%")), size=3.52778, 
            family="Georgia", vjust=-1.5) +
  scale_y_discrete(expand=c(0.2,0)) +
  theme_classic()

ggsave("test1.png", w=6.5, h=3, unit="in")
ggsave("test2.png", w=6.5, h=4, unit="in")

另一个可能更简洁的选择是在哑铃上绘制数字:

ggplot(dat, aes(value, Area)) +
  geom_line(aes(group=Area)) +
  geom_point(aes(color=key), size=9) +
  geom_text(aes(label=paste0(round(value*100, 1),"%")), size=3.5, 
            family="Georgia", colour="white") +
  theme_classic()