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我正在尝试创建一个带有四个动态定位的表达式行的图。它应该看起来像下面的图(我必须通过将每个表达式放在不同的代码行上并手动设置 x 和 y 坐标来手动执行此操作,但我想将其自动化,因为我有很多图要做):
所有的图都有不同的比例,所以如果我可以将表达式组合为一个对象来定位在右上角,那就太好了。我正在使用的代码如下:
dat <- data.frame("x" = sample(1:100, 800, replace = T),
"y" = sample(1:100, 800, replace = T))
mod <- lm(y ~ poly(x, 1, raw =T), dat)
eq <- linEq(mod, 3)
r2 <- bquote(italic("R")^2~"="~.(round(summary(mod)$adj.r.squared, 2)))
f.value <- round(summary(mod)$fstatistic[[1]], 2)
df1 <- summary(mod)$fstatistic[[2]]
df2 <- summary(mod)$fstatistic[[3]]
f.text <- bquote(italic("F")[.(df1)*","~.(df2)]~"="~.(f.value))
p.value <- bquote(italic("p")~.(ifelse(lmp(mod) < 0.001, "<", "="))~.(ifelse(lmp(mod) < 0.001, "0.001", round(lmp(mod),3))))
p <- ggplot(data=dat, aes(x = x, y = y))+
geom_point()+
geom_smooth(method='lm', formula= y ~ x, se = F)+
xlab("X")+
ylab("Y")+
annotate(geom = "text", x = (1*max(dat$x)), y = (1*max(dat$y)),
label = paste0(eq, r2, f.text, p.value, sep = "\n"),
parse = T,
hjust = "inward")+
theme_classic()
但我收到此错误:
Error in parse(text = text[[i]]) : :1:18: unexpected symbol1: y = 51.5 + 0.0278x^
deparse()
函数与每个单一的表达式(这就是我创建图像时所做的),但我不知道如何将它集成到我的代码中,以便我可以自动定位所有四行。
linEq <- function(lmObj, dig) {
paste0(c("","y = "),
c("",signif(lmObj$coef[1], dig)),
c("",ifelse(sign(lmObj$coef)[2]==1," + "," - ")),
c("",signif(abs(lmObj$coef[2]), dig)), c("", "x"),
collapse="")
}
lmp <- function (modelobject) {
if (class(modelobject) != "lm") stop("Not an object of class 'lm' ")
f <- summary(modelobject)$fstatistic
p <- pf(f[1],f[2],f[3],lower.tail=F)
attributes(p) <- NULL
return(p)
}
最佳答案
我不经常使用数学符号。这可能就是为什么我总是在使用它以及用不同的方式将它们添加到 ggplot 中挣扎的原因。对我来说最有效的是使用 paste0
设置 plotmath 字符串。 .所以我改写了你的bquote
s 使用 paste0
.我还对你的乐趣做了两个小改动linEq
(将 =
替换为 ==
,在 x 之前添加了 *
)。
为了把你的四个标签放在图上,我把它们放在一个向量中,并将 y 位置设置为一个向量。
但是,我的方法不会自动为您的标签选择正确的 x 和 y 位置。我不认为有一种简单的方法可以实现这一目标,并且适用于每种情况。这就是我选择将标签放在情节顶部的原因。
感谢@teunbrand 的评论:至少对于标签的 x 轴位置,您可以做 x=Inf
对齐图右侧的标签。
library(ggplot2)
set.seed(42)
dat <- data.frame(
"x" = sample(1:100, 800, replace = T),
"y" = sample(1:100, 800, replace = T)
)
mod <- lm(y ~ poly(x, 1, raw = T), dat)
linEq <- function(lmObj, dig) {
paste0(c("", "y == "),
c("", signif(lmObj$coef[1], dig)),
c("", ifelse(sign(lmObj$coef)[2] == 1, " + ", " - ")),
c("", signif(abs(lmObj$coef[2]), dig)), c("", "* x"),
collapse = ""
)
}
lmp <- function(modelobject) {
if (class(modelobject) != "lm") stop("Not an object of class 'lm' ")
f <- summary(modelobject)$fstatistic
p <- pf(f[1], f[2], f[3], lower.tail = F)
attributes(p) <- NULL
return(p)
}
eq <- linEq(mod, 3)
r2 <- paste0("italic(R)^{2} == ", round(summary(mod)$adj.r.squared, 2))
f.value <- round(summary(mod)$fstatistic[[1]], 2)
df1 <- summary(mod)$fstatistic[[2]]
df2 <- summary(mod)$fstatistic[[3]]
f.text <- paste0("italic(F)['", df1, ",", df2, "'] == ", f.value)
p.value <- paste0("italic(p) ", ifelse(lmp(mod) < 0.001, "<", "=="), ifelse(lmp(mod) < 0.001, "0.001", round(lmp(mod), 3)))
ggplot(data = dat, aes(x = x, y = y)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, se = F) +
xlab("X") +
ylab("Y") +
annotate(
geom = "text", x = (1 * max(dat$x)), y = c(2, 1.8, 1.6, 1.4) * max(dat$y),
label = c(eq, r2, f.text, p.value),
parse = TRUE,
hjust = "inward"
) +
theme_classic()
grid
对来自标签的对象进行处理。包裹。其次,利用 patchwork 包,您可以将它们添加为右上角的插图。使用
patchwork
的一个警告是不是不适用于
grid.arrange
(至少我有一个错误),即您必须使用
patchwork
将您的图粘合在一起也。例如,我通过简单地将 x 和 y 缩放 10 添加了第二个图:
library(patchwork)
make_grob <- function(labels, y, size = unit(8, "pt")) {
grob_list <- purrr::map2(labels, y,
~ grid::textGrob(scales::parse_format()(.x), hjust = 1,
x = grid::unit(1, "npc"), y = grid::unit(.y, "npc"),
gp = grid::gpar(fontsize = size))
)
grid::grobTree(grob_list[[1]], grob_list[[2]], grob_list[[3]], grob_list[[4]])
}
gt <- make_grob(list(eq, r2, f.text, p.value), y = seq(.2, .8, .2))
gg1 <- ggplot(data = dat, aes(x = x, y = y)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, se = F) +
xlab("X") +
ylab("Y") +
theme_classic() +
patchwork::inset_element(gt, left = .7, bottom = .7, right = 1, top = 1, align_to = "plot", on_top = TRUE)
gg2 <- ggplot(data = dat, aes(x = 10 * x, y = 10 * y)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", formula = y ~ x, se = F) +
xlab("X") +
ylab("Y") +
theme_classic() +
patchwork::inset_element(gt, left = .7, bottom = .7, right = 1, top = 1, align_to = "plot", on_top = TRUE)
gg1 + gg2
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