Вопрос:

График с двумя осями y, одной осью y слева и другой осью y справа

r ggplot2 r-faq

196511 просмотра

14 ответа

8645 Репутация автора

Мне нужно построить гистограмму, показывающую количество и линейную диаграмму, показывающую скорость на одном графике, я могу сделать их оба по отдельности, но когда я соединяю их вместе, масштаб первого слоя (т.е. geom_bar) перекрывается вторым слой (то есть geom_line).

Могу ли я переместить ось geom_lineвправо?

Автор: lokheart Источник Размещён: 23.06.2010 05:52

Ответы (14)


124 плюса

78621 Репутация автора

Это невозможно в ggplot2, потому что я считаю, что графики с отдельными y-масштабами (не y-масштабами, которые являются преобразованиями друг друга) в корне ошибочны. Некоторые проблемы:

  • Не являются обратимыми: учитывая точку на пространстве графика, вы не можете однозначно сопоставить ее с точкой в ​​пространстве данных.

  • Их относительно трудно правильно прочитать по сравнению с другими вариантами. Подробности см. В исследовании диаграмм данных двойного масштаба, проведенном Петрой Изенберг, Анастасией Безерианос, Пьером Драгичевичем и Жаном-Даниэлем Фекете.

  • Их легко манипулировать, чтобы ввести в заблуждение: не существует уникального способа указать относительные масштабы осей, оставляя их открытыми для манипуляций. Два примера из блога Junkcharts: один , два

  • Они произвольны: почему только 2 шкалы, а не 3, 4 или десять?

Вы также можете прочитать подробное обсуждение Стивена Фью на тему « Двойные оси в графиках». Являются ли они когда-либо лучшим решением? ,

Автор: hadley Размещён: 23.06.2010 01:10

88 плюса

3494 Репутация автора

Решение

Иногда клиент хочет два y весов. Давать им «некорректную» речь часто бессмысленно. Но мне нравится, что ggplot2 настойчиво делает все правильно. Я уверен, что ggplot на самом деле обучает обычного пользователя правильной технике визуализации.

Может быть, вы можете использовать гранение и масштабирование бесплатно, чтобы сравнить два ряда данных? - например, посмотрите здесь: https://github.com/hadley/ggplot2/wiki/Align-two-plots-on-a-page

Автор: Andreas Размещён: 25.06.2010 10:40

8 плюса

600 Репутация автора

Следующая статья помогла мне объединить два графика, сгенерированных ggplot2 в одной строке:

Несколько графиков на одной странице (ggplot2) от Cookbook for R

А вот как может выглядеть код в этом случае:

p1 <- 
  ggplot() + aes(mns)+ geom_histogram(aes(y=..density..), binwidth=0.01, colour="black", fill="white") + geom_vline(aes(xintercept=mean(mns, na.rm=T)), color="red", linetype="dashed", size=1) +  geom_density(alpha=.2)

p2 <- 
  ggplot() + aes(mns)+ geom_histogram( binwidth=0.01, colour="black", fill="white") + geom_vline(aes(xintercept=mean(mns, na.rm=T)), color="red", linetype="dashed", size=1)  

multiplot(p1,p2,cols=2)
Автор: Stas Prihod'co Размещён: 11.05.2015 04:00

1 плюс

540 Репутация автора

Вы можете использовать facet_wrap(~ variable, ncol= )переменную для создания нового сравнения. Это не на одной оси, но это похоже.

Автор: jchaykow Размещён: 27.09.2015 04:51

13 плюса

156 Репутация автора

Техническая основа для решения этой проблемы была предоставлена Kohske около 3 лет назад [ KOHSKE ]. Тема и технические аспекты ее решения обсуждались в нескольких случаях здесь, в Stackoverflow [идентификаторы: 18989001, 29235405, 21026598]. Поэтому я приведу только конкретный вариант и несколько поясняющих пошаговых инструкций, используя вышеуказанные решения.

Предположим, у нас есть некоторые данные y1 в группе G1, с которыми некоторые данные y2 в группе G2 связаны каким-либо образом, например, преобразованы диапазон / масштаб или добавлен некоторый шум. Таким образом, каждый хочет построить данные вместе на одном графике со шкалой y1 слева и y2 справа.

  df <- data.frame(item=LETTERS[1:n],  y1=c(-0.8684, 4.2242, -0.3181, 0.5797, -0.4875), y2=c(-5.719, 205.184, 4.781, 41.952, 9.911 )) # made up!

> df
  item      y1         y2
1    A -0.8684 -19.154567
2    B  4.2242 219.092499
3    C -0.3181  18.849686
4    D  0.5797  46.945161
5    E -0.4875  -4.721973

Если мы теперь нанесем наши данные вместе с чем-то вроде

ggplot(data=df, aes(label=item)) +
  theme_bw() + 
  geom_segment(aes(x='G1', xend='G2', y=y1, yend=y2), color='grey')+
  geom_text(aes(x='G1', y=y1), color='blue') +
  geom_text(aes(x='G2', y=y2), color='red') +
  theme(legend.position='none', panel.grid=element_blank())

это не выравнивается хорошо, поскольку меньший масштаб y1, очевидно, сворачивается большим масштабом y2 .

Хитрость для решения этой проблемы состоит в том, чтобы технически нанести оба набора данных на первую шкалу y1, но сообщить вторую на вторичной оси с метками, показывающими исходную шкалу y2 .

Поэтому мы создаем первую вспомогательную функцию CalcFudgeAxis, которая вычисляет и собирает элементы новой оси, которая будет показана. Функция может быть изменена в соответствии с предпочтениями ayones (эта просто отображает y2 в диапазон y1 ).

CalcFudgeAxis = function( y1, y2=y1) {
  Cast2To1 = function(x) ((ylim1[2]-ylim1[1])/(ylim2[2]-ylim2[1])*x) # x gets mapped to range of ylim2
  ylim1 <- c(min(y1),max(y1))
  ylim2 <- c(min(y2),max(y2))    
  yf <- Cast2To1(y2)
  labelsyf <- pretty(y2)  
  return(list(
    yf=yf,
    labels=labelsyf,
    breaks=Cast2To1(labelsyf)
  ))
}

что дает немного:

> FudgeAxis <- CalcFudgeAxis( df$y1, df$y2 )

> FudgeAxis
$yf
[1] -0.4094344  4.6831656  0.4029175  1.0034664 -0.1009335

$labels
[1] -50   0  50 100 150 200 250

$breaks
[1] -1.068764  0.000000  1.068764  2.137529  3.206293  4.275058  5.343822


> cbind(df, FudgeAxis$yf)
  item      y1         y2 FudgeAxis$yf
1    A -0.8684 -19.154567   -0.4094344
2    B  4.2242 219.092499    4.6831656
3    C -0.3181  18.849686    0.4029175
4    D  0.5797  46.945161    1.0034664
5    E -0.4875  -4.721973   -0.1009335

Теперь я обернул решение Кохске во вторую вспомогательную функцию PlotWithFudgeAxis (в которую мы бросаем объект ggplot и вспомогательный объект новой оси):

library(gtable)
library(grid)

PlotWithFudgeAxis = function( plot1, FudgeAxis) {
  # based on: https://rpubs.com/kohske/dual_axis_in_ggplot2
  plot2 <- plot1 + with(FudgeAxis, scale_y_continuous( breaks=breaks, labels=labels))

  #extract gtable
  g1<-ggplot_gtable(ggplot_build(plot1))
  g2<-ggplot_gtable(ggplot_build(plot2))

  #overlap the panel of the 2nd plot on that of the 1st plot
  pp<-c(subset(g1$layout, name=="panel", se=t:r))
  g<-gtable_add_grob(g1, g2$grobs[[which(g2$layout$name=="panel")]], pp$t, pp$l, pp$b,pp$l)

  ia <- which(g2$layout$name == "axis-l")
  ga <- g2$grobs[[ia]]
  ax <- ga$children[[2]]
  ax$widths <- rev(ax$widths)
  ax$grobs <- rev(ax$grobs)
  ax$grobs[[1]]$x <- ax$grobs[[1]]$x - unit(1, "npc") + unit(0.15, "cm")
  g <- gtable_add_cols(g, g2$widths[g2$layout[ia, ]$l], length(g$widths) - 1)
  g <- gtable_add_grob(g, ax, pp$t, length(g$widths) - 1, pp$b)

  grid.draw(g)
}

Теперь все можно собрать воедино. Ниже приведен код, показывающий, как предлагаемое решение может использоваться в повседневной среде . Вызов plot теперь больше не отображает исходные данные y2 , кроме клонированной версии yf ( хранящейся в предварительно рассчитанном вспомогательном объекте FudgeAxis ), которая работает в масштабе y1 . Затем исходный объект ggplot обрабатывается вспомогательной функцией Кохске PlotWithFudgeAxis, чтобы добавить вторую ось, сохраняющую масштабы y2 . Это также сюжет манипулируемого сюжета.

FudgeAxis <- CalcFudgeAxis( df$y1, df$y2 )

tmpPlot <- ggplot(data=df, aes(label=item)) +
      theme_bw() + 
      geom_segment(aes(x='G1', xend='G2', y=y1, yend=FudgeAxis$yf), color='grey')+
      geom_text(aes(x='G1', y=y1), color='blue') +
      geom_text(aes(x='G2', y=FudgeAxis$yf), color='red') +
      theme(legend.position='none', panel.grid=element_blank())

PlotWithFudgeAxis(tmpPlot, FudgeAxis)

Теперь график строится по желанию с двумя осями, y1 слева и y2 справа

2 оси

Вышеупомянутое решение, прямо скажем, ограниченный шаткий взлом. Поскольку он работает с ядром ggplot, он выдаст несколько предупреждений о том, что мы обмениваемся постфактум масштабами и т. Д. С ним нужно обращаться осторожно, и он может вызвать нежелательное поведение в другой ситуации. Также может потребоваться возиться с вспомогательными функциями, чтобы получить макет по желанию. Размещение легенды - такая проблема (она будет размещена между панелью и новой осью; именно поэтому я ее и отбросил). Масштабирование / выравнивание оси 2 также немного сложное: приведенный выше код хорошо работает, когда обе шкалы содержат «0», в противном случае одна ось сдвигается. Так определенно с некоторыми возможностями для улучшения ...

В случае, если требуется сохранить изображение, нужно перевести вызов в устройство, открытое / закрытое:

png(...)
PlotWithFudgeAxis(tmpPlot, FudgeAxis)
dev.off()
Автор: C.K Размещён: 20.03.2016 12:26

80 плюса

6289 Репутация автора

Начиная с ggplot2 2.2.0 вы можете добавить дополнительную ось, подобную этой (взято из объявления ggplot2 2.2.0 ):

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) + 
  geom_point() + 
  scale_y_continuous(
    "mpg (US)", 
    <b>sec.axis = sec_axis(~ . * 1.20, name = "mpg (UK)")</b>
  )

введите описание изображения здесь

Автор: tstenner Размещён: 01.10.2016 11:09

0 плюса

10729 Репутация автора

Ответ Хэдли дает интересную ссылку на отчет Стивена Фью « Двойные оси в графах». Являются ли они когда-либо лучшим решением? ,

Я не знаю, что означает OP с «счетами» и «скоростью», но быстрый поиск дает мне « Счет и скорость» , поэтому я получаю некоторые данные об авариях в североамериканском альпинизме 1 :

Years<-c("1998","1999","2000","2001","2002","2003","2004")
Persons.Involved<-c(281,248,301,276,295,231,311)
Fatalities<-c(20,17,24,16,34,18,35)
rate=100*Fatalities/Persons.Involved
df<-data.frame(Years=Years,Persons.Involved=Persons.Involved,Fatalities=Fatalities,rate=rate)
print(df,row.names = FALSE)

 Years Persons.Involved Fatalities      rate
  1998              281         20  7.117438
  1999              248         17  6.854839
  2000              301         24  7.973422
  2001              276         16  5.797101
  2002              295         34 11.525424
  2003              231         18  7.792208
  2004              311         35 11.254019

И затем я попытался сделать график, как предложили несколько на странице 7 вышеупомянутого отчета (и следуя запросу OP, чтобы построить график в виде гистограммы, а ставки в виде линейного графика):

Другое менее очевидное решение, которое работает только для временных рядов, заключается в преобразовании всех наборов значений в общую количественную шкалу путем отображения процентных различий между каждым значением и справочным (или индексным) значением. Например, выберите конкретный момент времени, например, первый интервал, который отображается на графике, и выразите каждое последующее значение как процентную разницу между ним и начальным значением. Это делается путем деления значения в каждый момент времени на значение для начального момента времени, а затем умножения его на 100, чтобы преобразовать ставку в процент, как показано ниже.

df2<-df
df2$Persons.Involved <- 100*df$Persons.Involved/df$Persons.Involved[1]
df2$rate <- 100*df$rate/df$rate[1]
plot(ggplot(df2)+
  geom_bar(aes(x=Years,weight=Persons.Involved))+
  geom_line(aes(x=Years,y=rate,group=1))+
  theme(text = element_text(size=30))
  )

И вот результат: введите описание изображения здесь

Но мне это не очень нравится, и я не могу легко поставить легенду ...

1 УИЛЬЯМСОН, Джед и др. Аварии в североамериканском альпинизме 2005. Книги альпинистов, 2005.

Автор: Alessandro Jacopson Размещён: 27.02.2017 10:15

6 плюса

1357 Репутация автора

Для меня сложнее всего было выяснить функцию преобразования между двумя осями. Я использовал myCurveFit для этого.

> dput(combined_80_8192 %>% filter (time > 270, time < 280))
structure(list(run = c(268L, 268L, 268L, 268L, 268L, 268L, 268L, 
268L, 268L, 268L, 263L, 263L, 263L, 263L, 263L, 263L, 263L, 263L, 
263L, 263L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 269L, 
269L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 261L, 
267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 267L, 265L, 
265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 265L, 266L, 266L, 
266L, 266L, 266L, 266L, 266L, 266L, 266L, 266L, 262L, 262L, 262L, 
262L, 262L, 262L, 262L, 262L, 262L, 262L, 264L, 264L, 264L, 264L, 
264L, 264L, 264L, 264L, 264L, 264L, 260L, 260L, 260L, 260L, 260L, 
260L, 260L, 260L, 260L, 260L), repetition = c(8L, 8L, 8L, 8L, 
8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L
), module = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "scenario.node[0].nicVLCTail.phyVLC", class = "factor"), 
    configname = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L), .Label = "Road-Vlc", class = "factor"), packetByteLength = c(8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 
    8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L, 8192L
    ), numVehicles = c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L
    ), dDistance = c(80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 
    80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L, 80L), time = c(270.166006903445, 
    271.173853699836, 272.175873251122, 273.177524313334, 274.182946177105, 
    275.188959464989, 276.189675339937, 277.198250244799, 278.204619457189, 
    279.212562800009, 270.164199199177, 271.168527215152, 272.173072994958, 
    273.179210429715, 274.184351047337, 275.18980754378, 276.194816792995, 
    277.198598277809, 278.202398083519, 279.210634593917, 270.210674322891, 
    271.212395107473, 272.218871923292, 273.219060500457, 274.220486359614, 
    275.22401452372, 276.229646658839, 277.231060448138, 278.240407241942, 
    279.2437126347, 270.283554249858, 271.293168593832, 272.298574288769, 
    273.304413221348, 274.306272082517, 275.309023049011, 276.317805897347, 
    277.324403550028, 278.332855848701, 279.334046374594, 270.118608539613, 
    271.127947700074, 272.133887145863, 273.135726000491, 274.135994529981, 
    275.136563912708, 276.140120735361, 277.144298344151, 278.146885137621, 
    279.147552358659, 270.206015567272, 271.214618077209, 272.216566814903, 
    273.225435592582, 274.234014573683, 275.242949179958, 276.248417809711, 
    277.248800670023, 278.249750333404, 279.252926560188, 270.217182684494, 
    271.218357511397, 272.224698488895, 273.231112784327, 274.238740508457, 
    275.242715184122, 276.249053562718, 277.250325509798, 278.258488063493, 
    279.261141590137, 270.282904173953, 271.284689544638, 272.294220723234, 
    273.299749415592, 274.30628880553, 275.312075103126, 276.31579134717, 
    277.321905523606, 278.326305136748, 279.333056502253, 270.258991527456, 
    271.260224091407, 272.270076810133, 273.27052037648, 274.274119348094, 
    275.280808254502, 276.286353887245, 277.287064312339, 278.294444793276, 
    279.296772014594, 270.333066283904, 271.33877455992, 272.345842319903, 
    273.350858180493, 274.353972278505, 275.360454510107, 276.365088896161, 
    277.369166956941, 278.372571708911, 279.38017503079), distanceToTx = c(80.255266401689, 
    80.156059067023, 79.98823695539, 79.826647129071, 79.76678667135, 
    79.788239825292, 79.734539327997, 79.74766421514, 79.801243848241, 
    79.765920888341, 80.255266401689, 80.15850240049, 79.98823695539, 
    79.826647129071, 79.76678667135, 79.788239825292, 79.735078924078, 
    79.74766421514, 79.801243848241, 79.764622734914, 80.251248121732, 
    80.146436869316, 79.984682320466, 79.82292012342, 79.761908518748, 
    79.796988776281, 79.736920997657, 79.745038376718, 79.802638836686, 
    79.770029970452, 80.243475525691, 80.127918207499, 79.978303140866, 
    79.816259117883, 79.749322030693, 79.809916018889, 79.744456560867, 
    79.738655068783, 79.788697533211, 79.784288359619, 80.260412958482, 
    80.168426829066, 79.992034911214, 79.830845773284, 79.7756751763, 
    79.778156038931, 79.732399593756, 79.752769548846, 79.799967731078, 
    79.757585110481, 80.251248121732, 80.146436869316, 79.984682320466, 
    79.822062073459, 79.75884601899, 79.801590491435, 79.738335109094, 
    79.74347007248, 79.803215965043, 79.771471198955, 80.250257298678, 
    80.146436869316, 79.983831684476, 79.822062073459, 79.75884601899, 
    79.801590491435, 79.738335109094, 79.74347007248, 79.803849157574, 
    79.771471198955, 80.243475525691, 80.130180105198, 79.978303140866, 
    79.816881283718, 79.749322030693, 79.80984572883, 79.744456560867, 
    79.738655068783, 79.790548644175, 79.784288359619, 80.246349000313, 
    80.137056554491, 79.980581246037, 79.818924707937, 79.753176142361, 
    79.808777040341, 79.741609845588, 79.740770913572, 79.796316397253, 
    79.777593733292, 80.238796415443, 80.119021911134, 79.974810568944, 
    79.814065350562, 79.743657315504, 79.810146783217, 79.749945098869, 
    79.737122584544, 79.781650522348, 79.791554933936), headerNoError = c(0.99999999989702, 
    0.9999999999981, 0.99999999999946, 0.9999999928026, 0.99999873265475, 
    0.77080141574964, 0.99007491438593, 0.99994396605059, 0.45588747062284, 
    0.93484381262491, 0.99999999989702, 0.99999999999816, 0.99999999999946, 
    0.9999999928026, 0.99999873265475, 0.77080141574964, 0.99008458785106, 
    0.99994396605059, 0.45588747062284, 0.93480223051707, 0.99999999989735, 
    0.99999999999789, 0.99999999999946, 0.99999999287551, 0.99999876302649, 
    0.46903147501117, 0.98835168988253, 0.99994427085086, 0.45235035271542, 
    0.93496741877335, 0.99999999989803, 0.99999999999781, 0.99999999999948, 
    0.99999999318224, 0.99994254156311, 0.46891362282273, 0.93382613917348, 
    0.99994594904099, 0.93002915596843, 0.93569767251247, 0.99999999989658, 
    0.99999999998074, 0.99999999999946, 0.99999999272802, 0.99999871586781, 
    0.76935240919896, 0.99002587758346, 0.99999881589732, 0.46179415706093, 
    0.93417422376389, 0.99999999989735, 0.99999999999789, 0.99999999999946, 
    0.99999999289347, 0.99999876940486, 0.46930769326427, 0.98837353639905, 
    0.99994447154714, 0.16313586712094, 0.93500824170148, 0.99999999989744, 
    0.99999999999789, 0.99999999999946, 0.99999999289347, 0.99999876940486, 
    0.46930769326427, 0.98837353639905, 0.99994447154714, 0.16330039178981, 
    0.93500824170148, 0.99999999989803, 0.99999999999781, 0.99999999999948, 
    0.99999999316541, 0.99994254156311, 0.46794586553266, 0.93382613917348, 
    0.99994594904099, 0.9303627789484, 0.93569767251247, 0.99999999989778, 
    0.9999999999978, 0.99999999999948, 0.99999999311433, 0.99999878195152, 
    0.47101897739483, 0.93368891853679, 0.99994556595217, 0.7571113417265, 
    0.93553999975802, 0.99999999998191, 0.99999999999784, 0.99999999999971, 
    0.99999891129658, 0.99994309267792, 0.46510628979591, 0.93442584181035, 
    0.99894450514543, 0.99890078483692, 0.76933812306423), receivedPower_dbm = c(-93.023492290586, 
    -92.388378035287, -92.205716340607, -93.816400586752, -95.023489422885, 
    -100.86308557253, -98.464763536915, -96.175707680373, -102.06189538385, 
    -99.716653422746, -93.023492290586, -92.384760627397, -92.205716340607, 
    -93.816400586752, -95.023489422885, -100.86308557253, -98.464201120719, 
    -96.175707680373, -102.06189538385, -99.717150021506, -93.022927803442, 
    -92.404017215549, -92.204561341714, -93.814319484729, -95.016990717792, 
    -102.01669022332, -98.558088145955, -96.173817001483, -102.07406915124, 
    -99.71517574876, -93.021813165972, -92.409586309743, -92.20229160243, 
    -93.805335867418, -96.184419849593, -102.01709540787, -99.728735187547, 
    -96.163233028048, -99.772547164798, -99.706399753853, -93.024204617071, 
    -92.745813384859, -92.206884754512, -93.818508150122, -95.027018807793, 
    -100.87000577258, -98.467607232407, -95.005311380324, -102.04157607608, 
    -99.724619517, -93.022927803442, -92.404017215549, -92.204561341714, 
    -93.813803344588, -95.015606885523, -102.0157405687, -98.556982278361, 
    -96.172566862738, -103.21871579865, -99.714687230796, -93.022787428238, 
    -92.404017215549, -92.204274688493, -93.813803344588, -95.015606885523, 
    -102.0157405687, -98.556982278361, -96.172566862738, -103.21784988098, 
    -99.714687230796, -93.021813165972, -92.409950613665, -92.20229160243, 
    -93.805838770576, -96.184419849593, -102.02042267497, -99.728735187547, 
    -96.163233028048, -99.768774335378, -99.706399753853, -93.022228914406, 
    -92.411048503835, -92.203136463155, -93.807357409082, -95.012865008237, 
    -102.00985717796, -99.730352912911, -96.165675535906, -100.92744056572, 
    -99.708301333236, -92.735781110993, -92.408137395049, -92.119533319039, 
    -94.982938427575, -96.181073124017, -102.03018610927, -99.721633629806, 
    -97.32940323644, -97.347613268692, -100.87007386786), snr = c(49.848348091678, 
    57.698190927109, 60.17669971462, 41.529809724535, 31.452202106925, 
    8.1976890851341, 14.240447804094, 24.122884195464, 6.2202875499406, 
    10.674183333671, 49.848348091678, 57.746270018264, 60.17669971462, 
    41.529809724535, 31.452202106925, 8.1976890851341, 14.242292077376, 
    24.122884195464, 6.2202875499406, 10.672962852322, 49.854827699773, 
    57.49079026127, 60.192705735317, 41.549715223147, 31.499301851462, 
    6.2853718719014, 13.937702343688, 24.133388256416, 6.2028757927148, 
    10.677815810561, 49.867624820879, 57.417115267867, 60.224172277442, 
    41.635752021705, 24.074540962859, 6.2847854917092, 10.644529778044, 
    24.19227425387, 10.537686730745, 10.699414795917, 49.84017267426, 
    53.139646558768, 60.160512118809, 41.509660845114, 31.42665220053, 
    8.1846370024428, 14.231126423354, 31.584125885363, 6.2494585568733, 
    10.654622041348, 49.854827699773, 57.49079026127, 60.192705735317, 
    41.55465351989, 31.509340361646, 6.2867464196657, 13.941251828322, 
    24.140336174865, 4.765718874642, 10.679016976694, 49.856439162736, 
    57.49079026127, 60.196678846453, 41.55465351989, 31.509340361646, 
    6.2867464196657, 13.941251828322, 24.140336174865, 4.7666691818074, 
    10.679016976694, 49.867624820879, 57.412299088098, 60.224172277442, 
    41.630930975211, 24.074540962859, 6.279972363168, 10.644529778044, 
    24.19227425387, 10.546845071479, 10.699414795917, 49.862851240855, 
    57.397787176282, 60.212457625018, 41.61637603957, 31.529239767749, 
    6.2952688513108, 10.640565481982, 24.178672145334, 8.0771089950663, 
    10.694731030907, 53.262541905639, 57.43627424514, 61.382796189332, 
    31.747253311549, 24.093100244121, 6.2658701281075, 10.661949889074, 
    18.495227442305, 18.417839037171, 8.1845086722809), frameId = c(15051, 
    15106, 15165, 15220, 15279, 15330, 15385, 15452, 15511, 15566, 
    15019, 15074, 15129, 15184, 15239, 15298, 15353, 15412, 15471, 
    15526, 14947, 14994, 15057, 15112, 15171, 15226, 15281, 15332, 
    15391, 15442, 14971, 15030, 15085, 15144, 15203, 15262, 15321, 
    15380, 15435, 15490, 14915, 14978, 15033, 15092, 15147, 15198, 
    15257, 15312, 15371, 15430, 14975, 15034, 15089, 15140, 15195, 
    15254, 15313, 15368, 15427, 15478, 14987, 15046, 15105, 15160, 
    15215, 15274, 15329, 15384, 15447, 15506, 14943, 15002, 15061, 
    15116, 15171, 15230, 15285, 15344, 15399, 15454, 14971, 15026, 
    15081, 15136, 15195, 15258, 15313, 15368, 15423, 15478, 15039, 
    15094, 15149, 15204, 15263, 15314, 15369, 15428, 15487, 15546
    ), packetOkSinr = c(0.99999999314881, 0.9999999998736, 0.99999999996428, 
    0.99999952114066, 0.99991568416005, 3.00628034688444e-08, 
    0.51497487795954, 0.99627877136019, 0, 0.011303253101957, 
    0.99999999314881, 0.99999999987726, 0.99999999996428, 0.99999952114066, 
    0.99991568416005, 3.00628034688444e-08, 0.51530974419663, 
    0.99627877136019, 0, 0.011269851265775, 0.9999999931708, 
    0.99999999985986, 0.99999999996428, 0.99999952599145, 0.99991770469509, 
    0, 0.45861812482641, 0.99629897628155, 0, 0.011403119534097, 
    0.99999999321568, 0.99999999985437, 0.99999999996519, 0.99999954639936, 
    0.99618434878558, 0, 0.010513119213425, 0.99641022914441, 
    0.00801687746446111, 0.012011103529927, 0.9999999931195, 
    0.99999999871861, 0.99999999996428, 0.99999951617905, 0.99991456738049, 
    2.6525298291169e-08, 0.51328066587104, 0.9999212220316, 0, 
    0.010777054258914, 0.9999999931708, 0.99999999985986, 0.99999999996428, 
    0.99999952718674, 0.99991812902805, 0, 0.45929307038653, 
    0.99631228046814, 0, 0.011436292559188, 0.99999999317629, 
    0.99999999985986, 0.99999999996428, 0.99999952718674, 0.99991812902805, 
    0, 0.45929307038653, 0.99631228046814, 0, 0.011436292559188, 
    0.99999999321568, 0.99999999985437, 0.99999999996519, 0.99999954527918, 
    0.99618434878558, 0, 0.010513119213425, 0.99641022914441, 
    0.00821047996950475, 0.012011103529927, 0.99999999319919, 
    0.99999999985345, 0.99999999996519, 0.99999954188106, 0.99991896371849, 
    0, 0.010410830482692, 0.996384831822, 9.12484388049251e-09, 
    0.011877185067536, 0.99999999879646, 0.9999999998562, 0.99999999998077, 
    0.99992756868677, 0.9962208785486, 0, 0.010971897073662, 
    0.93214999078663, 0.92943956665979, 2.64925478221656e-08), 
    snir = c(49.848348091678, 57.698190927109, 60.17669971462, 
    41.529809724535, 31.452202106925, 8.1976890851341, 14.240447804094, 
    24.122884195464, 6.2202875499406, 10.674183333671, 49.848348091678, 
    57.746270018264, 60.17669971462, 41.529809724535, 31.452202106925, 
    8.1976890851341, 14.242292077376, 24.122884195464, 6.2202875499406, 
    10.672962852322, 49.854827699773, 57.49079026127, 60.192705735317, 
    41.549715223147, 31.499301851462, 6.2853718719014, 13.937702343688, 
    24.133388256416, 6.2028757927148, 10.677815810561, 49.867624820879, 
    57.417115267867, 60.224172277442, 41.635752021705, 24.074540962859, 
    6.2847854917092, 10.644529778044, 24.19227425387, 10.537686730745, 
    10.699414795917, 49.84017267426, 53.139646558768, 60.160512118809, 
    41.509660845114, 31.42665220053, 8.1846370024428, 14.231126423354, 
    31.584125885363, 6.2494585568733, 10.654622041348, 49.854827699773, 
    57.49079026127, 60.192705735317, 41.55465351989, 31.509340361646, 
    6.2867464196657, 13.941251828322, 24.140336174865, 4.765718874642, 
    10.679016976694, 49.856439162736, 57.49079026127, 60.196678846453, 
    41.55465351989, 31.509340361646, 6.2867464196657, 13.941251828322, 
    24.140336174865, 4.7666691818074, 10.679016976694, 49.867624820879, 
    57.412299088098, 60.224172277442, 41.630930975211, 24.074540962859, 
    6.279972363168, 10.644529778044, 24.19227425387, 10.546845071479, 
    10.699414795917, 49.862851240855, 57.397787176282, 60.212457625018, 
    41.61637603957, 31.529239767749, 6.2952688513108, 10.640565481982, 
    24.178672145334, 8.0771089950663, 10.694731030907, 53.262541905639, 
    57.43627424514, 61.382796189332, 31.747253311549, 24.093100244121, 
    6.2658701281075, 10.661949889074, 18.495227442305, 18.417839037171, 
    8.1845086722809), ookSnirBer = c(8.8808636558081e-24, 3.2219795637026e-27, 
    2.6468895519653e-28, 3.9807779074715e-20, 1.0849324265615e-15, 
    2.5705217057696e-05, 4.7313805615763e-08, 1.8800438086075e-12, 
    0.00021005320203921, 1.9147343768384e-06, 8.8808636558081e-24, 
    3.0694773489537e-27, 2.6468895519653e-28, 3.9807779074715e-20, 
    1.0849324265615e-15, 2.5705217057696e-05, 4.7223753038869e-08, 
    1.8800438086075e-12, 0.00021005320203921, 1.9171738578051e-06, 
    8.8229427230445e-24, 3.9715925056443e-27, 2.6045198111088e-28, 
    3.9014083702734e-20, 1.0342658440386e-15, 0.00019591630514278, 
    6.4692014108683e-08, 1.8600094209271e-12, 0.0002140067535655, 
    1.9074922485477e-06, 8.7096574467175e-24, 4.2779443633862e-27, 
    2.5231916788231e-28, 3.5761615214425e-20, 1.9750692814982e-12, 
    0.0001960392878411, 1.9748966344895e-06, 1.7515881895994e-12, 
    2.2078334799411e-06, 1.8649940680806e-06, 8.954486301678e-24, 
    3.2021085732779e-25, 2.690441113724e-28, 4.0627628846548e-20, 
    1.1134484878561e-15, 2.6061691733331e-05, 4.777159157954e-08, 
    9.4891388749738e-16, 0.00020359398491544, 1.9542110660398e-06, 
    8.8229427230445e-24, 3.9715925056443e-27, 2.6045198111088e-28, 
    3.8819641115984e-20, 1.0237769828158e-15, 0.00019562832342849, 
    6.4455095380046e-08, 1.8468752030971e-12, 0.0010099091367628, 
    1.9051035165106e-06, 8.8085966897635e-24, 3.9715925056443e-27, 
    2.594108048185e-28, 3.8819641115984e-20, 1.0237769828158e-15, 
    0.00019562832342849, 6.4455095380046e-08, 1.8468752030971e-12, 
    0.0010088638355194, 1.9051035165106e-06, 8.7096574467175e-24, 
    4.2987746909572e-27, 2.5231916788231e-28, 3.593647329558e-20, 
    1.9750692814982e-12, 0.00019705170257492, 1.9748966344895e-06, 
    1.7515881895994e-12, 2.1868296425817e-06, 1.8649940680806e-06, 
    8.7517439682173e-24, 4.3621551072316e-27, 2.553168170837e-28, 
    3.6469582463164e-20, 1.0032983660212e-15, 0.00019385229409318, 
    1.9830820164805e-06, 1.7760568361323e-12, 2.919419915209e-05, 
    1.8741284335866e-06, 2.8285944348148e-25, 4.1960751547207e-27, 
    7.8468215407139e-29, 8.0407329049747e-16, 1.9380328071065e-12, 
    0.00020004849911333, 1.9393279417733e-06, 5.9354475879597e-10, 
    6.4258355913627e-10, 2.6065221215415e-05), ookSnrBer = c(8.8808636558081e-24, 
    3.2219795637026e-27, 2.6468895519653e-28, 3.9807779074715e-20, 
    1.0849324265615e-15, 2.5705217057696e-05, 4.7313805615763e-08, 
    1.8800438086075e-12, 0.00021005320203921, 1.9147343768384e-06, 
    8.8808636558081e-24, 3.0694773489537e-27, 2.6468895519653e-28, 
    3.9807779074715e-20, 1.0849324265615e-15, 2.5705217057696e-05, 
    4.7223753038869e-08, 1.8800438086075e-12, 0.00021005320203921, 
    1.9171738578051e-06, 8.8229427230445e-24, 3.9715925056443e-27, 
    2.6045198111088e-28, 3.9014083702734e-20, 1.0342658440386e-15, 
    0.00019591630514278, 6.4692014108683e-08, 1.8600094209271e-12, 
    0.0002140067535655, 1.9074922485477e-06, 8.7096574467175e-24, 
    4.2779443633862e-27, 2.5231916788231e-28, 3.5761615214425e-20, 
    1.9750692814982e-12, 0.0001960392878411, 1.9748966344895e-06, 
    1.7515881895994e-12, 2.2078334799411e-06, 1.8649940680806e-06, 
    8.954486301678e-24, 3.2021085732779e-25, 2.690441113724e-28, 
    4.0627628846548e-20, 1.1134484878561e-15, 2.6061691733331e-05, 
    4.777159157954e-08, 9.4891388749738e-16, 0.00020359398491544, 
    1.9542110660398e-06, 8.8229427230445e-24, 3.9715925056443e-27, 
    2.6045198111088e-28, 3.8819641115984e-20, 1.0237769828158e-15, 
    0.00019562832342849, 6.4455095380046e-08, 1.8468752030971e-12, 
    0.0010099091367628, 1.9051035165106e-06, 8.8085966897635e-24, 
    3.9715925056443e-27, 2.594108048185e-28, 3.8819641115984e-20, 
    1.0237769828158e-15, 0.00019562832342849, 6.4455095380046e-08, 
    1.8468752030971e-12, 0.0010088638355194, 1.9051035165106e-06, 
    8.7096574467175e-24, 4.2987746909572e-27, 2.5231916788231e-28, 
    3.593647329558e-20, 1.9750692814982e-12, 0.00019705170257492, 
    1.9748966344895e-06, 1.7515881895994e-12, 2.1868296425817e-06, 
    1.8649940680806e-06, 8.7517439682173e-24, 4.3621551072316e-27, 
    2.553168170837e-28, 3.6469582463164e-20, 1.0032983660212e-15, 
    0.00019385229409318, 1.9830820164805e-06, 1.7760568361323e-12, 
    2.919419915209e-05, 1.8741284335866e-06, 2.8285944348148e-25, 
    4.1960751547207e-27, 7.8468215407139e-29, 8.0407329049747e-16, 
    1.9380328071065e-12, 0.00020004849911333, 1.9393279417733e-06, 
    5.9354475879597e-10, 6.4258355913627e-10, 2.6065221215415e-05
    )), class = "data.frame", row.names = c(NA, -100L), .Names = c("run", 
"repetition", "module", "configname", "packetByteLength", "numVehicles", 
"dDistance", "time", "distanceToTx", "headerNoError", "receivedPower_dbm", 
"snr", "frameId", "packetOkSinr", "snir", "ookSnirBer", "ookSnrBer"
))

Нахождение функции преобразования

  1. y1 -> y2 Эта функция используется для преобразования данных вторичной оси y в «нормализацию» в соответствии с первой осью y

введите описание изображения здесь

функция преобразования: f(y1) = 0.025*x + 2.75


  1. y2 -> y1 Эта функция используется для преобразования точек разрыва первой оси y в значения второй оси y. Обратите внимание, что ось поменялась местами.

введите описание изображения здесь

функция преобразования: f(y1) = 40*x - 110


Заговор

Обратите внимание, как функции преобразования используются в ggplotвызове для преобразования данных «на лету»

ggplot(data=combined_80_8192 %>% filter (time > 270, time < 280), aes(x=time) ) +
  stat_summary(aes(y=receivedPower_dbm ), fun.y=mean, geom="line", colour="black") +
  stat_summary(aes(y=packetOkSinr*40 - 110 ), fun.y=mean, geom="line", colour="black", position = position_dodge(width=10)) +
  scale_x_continuous() +
  scale_y_continuous(breaks = seq(-0,-110,-10), "y_first", sec.axis=sec_axis(~.*0.025+2.75, name="y_second") ) 

Первый stat_summaryвызов - это тот, который устанавливает основу для первой оси y. Второй stat_summaryвызов вызывается для преобразования данных. Помните, что все данные будут взяты за первую ось Y. Так что данные должны быть нормализованы для первой оси y. Для этого я использую функцию преобразования данных:y=packetOkSinr*40 - 110

Теперь , чтобы превратить вторую ось я использую противоположную функцию в scale_y_continuousвызове: sec.axis=sec_axis(~.*0.025+2.75, name="y_second").

введите описание изображения здесь

Автор: user4786271 Размещён: 01.04.2017 08:31

4 плюса

145 Репутация автора

Мы , безусловно , могли бы построить сюжет с двумя Y-осях с использованием базового R Funtion plot.

# pseudo dataset
df <- data.frame(x = seq(1, 1000, 1), y1 = sample.int(100, 1000, replace=T), y2 = sample(50, 1000, replace = T))

# plot first plot 
with(df, plot(y1 ~ x, col = "red"))

# set new plot
par(new = T) 

# plot second plot, but without axis
with(df, plot(y2 ~ x, type = "l", xaxt = "n", yaxt = "n", xlab = "", ylab = ""))

# define y-axis and put y-labs
axis(4)
with(df, mtext("y2", side = 4))
Автор: Demo Размещён: 05.04.2017 08:37

1 плюс

549 Репутация автора

Я признаю и согласен с Хэдли (и другими), что отдельные y-шкалы "в корне ошибочны". Сказав это - я часто хотел бы ggplot2иметь эту функцию - особенно, когда данные в широкоформатном формате, и я быстро хочу визуализировать или проверить данные (т.е. только для личного использования).

Хотя tidyverseбиблиотека позволяет довольно легко преобразовать данные в длинный формат (такой, который facet_grid()будет работать), процесс все еще не тривиален, как показано ниже:

library(tidyverse)
df.wide %>%
    # Select only the columns you need for the plot.
    select(date, column1, column2, column3) %>%
    # Create an id column – needed in the `gather()` function.
    mutate(id = n()) %>%
    # The `gather()` function converts to long-format. 
    # In which the `type` column will contain three factors (column1, column2, column3),
    # and the `value` column will contain the respective values.
    # All the while we retain the `id` and `date` columns.
    gather(type, value, -id, -date) %>%
    # Create the plot according to your specifications
    ggplot(aes(x = date, y = value)) +
        geom_line() +
        # Create a panel for each `type` (ie. column1, column2, column3).
        # If the types have different scales, you can use the `scales="free"` option.
        facet_grid(type~., scales = "free")
Автор: bonna Размещён: 28.09.2017 01:35

10 плюса

599 Репутация автора

Взяв приведенные выше ответы и некоторые настройки (и во что бы то ни стало), вот способ достижения двух шкал с помощью sec_axis:

Предположим, простой (и чисто вымышленный) набор данных dt: в течение пяти дней он отслеживает количество прерываний VS продуктивности:

        when numinter prod
1 2018-03-20        1 0.95
2 2018-03-21        5 0.50
3 2018-03-23        4 0.70
4 2018-03-24        3 0.75
5 2018-03-25        4 0.60

(диапазоны обоих столбцов отличаются примерно в 5 раз).

Следующий код нарисует обе серии, что они используют всю ось Y:

ggplot() + 
  geom_bar(mapping = aes(x = dt$when, y = dt$numinter), stat = "identity", fill = "grey") +
  geom_line(mapping = aes(x = dt$when, y = dt$prod*5), size = 2, color = "blue") + 
  scale_x_date(name = "Day", labels = NULL) +
  scale_y_continuous(name = "Interruptions/day", 
    sec.axis = sec_axis(~./5, name = "Productivity % of best", 
      labels = function(b) { paste0(round(b * 100, 0), "%")})) + 
  theme(
      axis.title.y = element_text(color = "grey"),
      axis.title.y.right = element_text(color = "blue"))

Вот результат (код выше + подстройка цвета):

две шкалы в одном ggplot2

sec_axisСмысл (за исключением использования при указании y_scale заключается в умножении каждого значения 2-го ряда данных на 5 при указании ряда. Чтобы получить метки прямо в определении sec_axis, необходимо затем разделить на 5 (и отформатировать). критическая часть в приведенном выше коде действительно находится *5в geom_line и ~./5sec_axis (формула, разделяющая текущее значение .на 5).

Для сравнения (я не хочу судить о подходах здесь), вот как выглядят две диаграммы друг над другом:

две диаграммы друг над другом

Вы сами можете судить, какой из них лучше переносить сообщение («Не мешайте людям на работе!»). Думаю, это честный способ решить.

Полный код для обоих изображений (на самом деле это не больше, чем выше, просто завершен и готов к запуску) находится здесь: https://gist.github.com/sebastianrothbucher/de847063f32fdff02c83b75f59c36a7d более подробное объяснение здесь: https: // sebastianrothbucher. github.io/datascience/r/visualization/ggplot/2018/03/24/two-scales-ggplot-r.html

Автор: Sebastian Rothbucher Размещён: 26.03.2018 07:05

2 плюса

5623 Репутация автора

Вы можете создать коэффициент масштабирования, который применяется ко второму геому и правой оси Y. Это вытекает из решения Себастьяна.

library(ggplot2)

scaleFactor <- max(mtcars$cyl) / max(mtcars$hp)

ggplot(mtcars, aes(x=disp)) +
  geom_smooth(aes(y=cyl), method="loess", col="blue") +
  geom_smooth(aes(y=hp * scaleFactor), method="loess", col="red") +
  scale_y_continuous(name="cyl", sec.axis=sec_axis(~./scaleFactor, name="hp")) +
  theme(
    axis.title.y.left=element_text(color="blue"),
    axis.text.y.left=element_text(color="blue"),
    axis.title.y.right=element_text(color="red"),
    axis.text.y.right=element_text(color="red")
  )

введите описание изображения здесь

Примечание: использование ggplot2 v3.0.0

Автор: Megatron Размещён: 14.08.2018 02:42

4 плюса

786 Репутация автора

Существуют общие случаи использования дуэльных осей, например, климатограф, показывающий месячную температуру и количество осадков. Вот простое решение, обобщенное на основе решения Мегатрона, позволяющее установить нижний предел переменных на значение, отличное от нуля:

Пример данных:

climate <- tibble(
  Month = 1:12,
  Temp = c(-4,-4,0,5,11,15,16,15,11,6,1,-3),
  Precip = c(49,36,47,41,53,65,81,89,90,84,73,55)
  )

Установите пределы каждой оси вручную:

ylim.prim <- c(0, 180)   # in this example, precipitation
ylim.sec <- c(-4, 18)    # in this example, temperature

Следующее делает необходимые вычисления, основанные на этих пределах, и делает сам график:

b <- diff(ylim.prim)/diff(ylim.sec)
a <- b*(ylim.prim[1] - ylim.sec[1])

ggplot(climate, aes(Month, Precip)) +
  geom_col() +
  geom_line(aes(y = a + Temp*b), color = "red") +
  scale_y_continuous("Precipitation", sec.axis = sec_axis(~ (. - a)/b, name = "Temperature")) +
  scale_x_continuous("Month", breaks = 1:12) +
  ggtitle("Climatogram for Oslo (1961-1990)")  

Климатограмма, показывающая температуру в виде линии и осадков в виде барплота

Если вы хотите убедиться, что красная линия соответствует правой оси Y, вы можете добавить themeпредложение в код:

ggplot(climate, aes(Month, Precip)) +
  geom_col() +
  geom_line(aes(y = a + Temp*b), color = "red") +
  scale_y_continuous("Precipitation", sec.axis = sec_axis(~ (. - a)/b, name = "Temperature")) +
  scale_x_continuous("Month", breaks = 1:12) +
  theme(axis.line.y.right = element_line(color = "red"), 
        axis.ticks.y.right = element_line(color = "red"),
        axis.text.y.right = element_text(color = "red"), 
        axis.title.y.right = element_text(color = "red")
        ) +
  ggtitle("Climatogram for Oslo (1961-1990)")

который окрашивает правую ось:

Климатограмма с красной правой осью

Автор: Dag Hjermann Размещён: 10.12.2018 09:54

0 плюса

53 Репутация автора

Казалось бы, это простой вопрос, но он сталкивается с двумя фундаментальными вопросами. A) Как работать с мультискалярными данными при представлении в сравнительной диаграмме, и, во-вторых, B) можно ли это сделать без некоторых практических правил программирования R, таких как i) плавление данных, ii) огранка, iii) добавление другой слой к существующему. Приведенное ниже решение удовлетворяет обоим вышеперечисленным условиям, поскольку оно обрабатывает данные без необходимости их масштабирования, и, во-вторых, упомянутые методы не используются.

Вот результат, Двухсторонняя гистограмма графика оси Y

Автор: ambrish dhaka Размещён: 29.01.2019 05:35
Вопросы из категории :
32x32