График с 2 осями y, одной осью y слева и другой осью y справа
мне нужно построить гистограмму, показывающую количество и линейчатую диаграмму, показывающую скорость все в одном графике, я могу сделать оба из них отдельно, но когда я складываю их вместе, я масштабирую первый слой (т. е. geom_bar) перекрывается вторым слоем (т. е. geom_line).
могу ли я переместить ось geom_line справа?
12 ответов
иногда клиент хочет две y-шкалы. Давать им "ущербную" речь часто бессмысленно. Но мне нравится, что ggplot2 настаивает на том, чтобы делать все правильно. Я уверен, что ggplot на самом деле обучает среднего пользователя правильным методам визуализации.
возможно, вы можете использовать огранку и масштаб бесплатно для сравнения двух рядов данных? - например, посмотрите здесь:https://github.com/hadley/ggplot2/wiki/Align-two-plots-on-a-page
Это невозможно в ggplot2, потому что я считаю, что графики с отдельными шкалами y (а не y-шкалами, которые являются преобразованиями друг друга) принципиально ошибочны. Некоторые проблемы:
Они не обратимы: учитывая точку на пространстве графика, вы не можете однозначно отобразить ее обратно в точку в пространстве данных.
Они относительно трудно читать правильно по сравнению с другими вариантами. См.исследование на диаграммах данных двойного масштаба by Петра Изенберг, Анастасия Безерианос, Пьер Драгичевич и Жан-Даниэль Фекете для деталей.
ими легко манипулировать, чтобы ввести в заблуждение: нет 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 захотеть чтобы прочитать длинную дискуссию Стивена мало на эту тему двойной масштабирование осей в графиках они не лучшее решение?.
начиная с ggplot2 2.2.0 вы можете добавить вторичную ось, как это (взято из ggplot2 объявление 2.2.0):
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
geom_point() +
scale_y_continuous(
"mpg (US)",
sec.axis = sec_axis(~ . * 1.20, name = "mpg (UK)")
)
техническая реализация для решения этой задачи была предоставлена Kohske около 3 лет назад [KOHSKE]. Тема и технические аспекты вокруг ее решения обсуждались в нескольких экземплярах здесь, на Stackoverflow [IDs: 18989001, 29235405, 21026598]. Поэтому я приведу только конкретный вариант и некоторое пояснительное пошаговое руководство, используя приведенные выше решения.
предположим, у нас есть некоторые данные y1 в группе G1 некоторые данные y2 в группе G2 связано каким-то образом, например, диапазон/масштаб преобразован или с добавлением некоторого шума. Таким образом, вы хотите 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 построим 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())
он не выравнивается красиво, как меньший масштаб y1 obviosuly получает развалился в большем масштабе y2.
хитрость тут для решения задачи является techncially участка и наборы данных против первого масштаба y1 но сообщите второй против вторичной оси с метками, показывающими исходный масштаб y2.
Итак, мы создаем первую вспомогательную функцию CalcFudgeAxis который вычисляет и собирает объекты новой оси для отображения. Функция может быть изменен ayones нравится (это просто карты y2 на выбор 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 некоторые:
> 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$yf
1 A -0.8684 -19.154567 -0.4094344
2 B 4.2242 219.092499 4.6831656
3 C -0.3181 18.849686 0.4029175
4 D 0.5797 46.945161 1.0034664
5 E -0.4875 -4.721973 -0.1009335
теперь я обернул Kohske это решение второй вспомогательной функции PlotWithFudgeAxis (в который мы бросаем объект ggplot и вспомогательный объект новой оси):
library(gtable)
library(grid)
PlotWithFudgeAxis = function( plot1, FudgeAxis) {
# based on: https://rpubs.com/kohske/dual_axis_in_ggplot2
plot2 <- plot1 + with(FudgeAxis, scale_y_continuous( breaks=breaks, labels=labels))
#extract gtable
g1<-ggplot_gtable(ggplot_build(plot1))
g2<-ggplot_gtable(ggplot_build(plot2))
#overlap the panel of the 2nd plot on that of the 1st plot
pp<-c(subset(g1$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 вместе:ниже кода показано, как предлагаемое решение может быть использовано в повседневной жизни среды. Вызов сюжета теперь не строит исходные данные y2 больше, но клонированная версия yf (удерживается внутри предварительно вычисленного вспомогательного объекта FudgeAxis), который работает в масштабе y1. Затем исходный объект ggplot обрабатывается с помощью Kohske это вспомогательную функцию PlotWithFudgeAxis добавить вторую ось, сохраняя весах y2. Он строит планы, а также манипулируют сюжет.
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)
это теперь графики по желанию с двумя осями,y1 слева и y2 справа
выше решение, чтобы поставить его прямо, ограниченный шаткий Хак. Когда он играет с ядром ggplot, он будет бросать некоторые предупреждения о том, что мы обмениваемся шкалами post-the-fact и т. д. Он должен обрабатываться с осторожностью и может привести к некоторому нежелательному поведению в другой обстановке. Также может потребоваться возиться с вспомогательными функциями, чтобы получить макет по желанию. Размещение легенды-это такая проблема (она будет размещена между панелью и новой осью, поэтому я ее отбросил). Масштабирование / выравнивание оси 2 также немного сложно: код выше работает хорошо, когда оба масштаба содержат "0", иначе одна ось смещается. Так определенно с некоторыми возможностями для улучшения...
в случае, если он хочет сохранить рис, нужно обернуть вызов в устройство открыть / закрыть:
png(...)
PlotWithFudgeAxis(tmpPlot, FudgeAxis)
dev.off()
следующая статья помогла мне объединить два графика, сгенерированных ggplot2 в одной строке:
несколько графиков на одной странице (ggplot2) по поваренной книге для R
и 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)
для меня сложной частью 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"
))
Поиск функции преобразования
- y1 --> y2 Эта функция используется для преобразования данных вторичной оси y для "нормализации" в соответствии с первым y axis
функция преобразования: f(y1) = 0.025*x + 2.75
- y2 --> y1 Эта функция используется для преобразования точек останова первой оси y в значения второй оси Y. Обратите внимание, что ось теперь поменялась местами.
функции преобразования : f(y1) = 40*x - 110
заговор
обратите внимание, как функции преобразования используются в ggplot вызов 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_summary вызов-это тот, который устанавливает базу для первой оси Y.
Второй stat_summary вызова вызывается для преобразования данных. Помните,что все данные будут принимать за основу первую ось Y. Так что данные должны быть нормализованы для первой оси Y. Для этого я использую функция преобразования по данным:y=packetOkSinr*40 - 110
теперь для преобразования второй оси я использую противоположную функцию в scale_y_continuous звоните: sec.axis=sec_axis(~.*0.025+2.75, name="y_second").
принимая выше ответы и некоторую тонкую настройку (и для чего бы это ни стоило), вот способ достижения двух шкал через sec_axis:
предположим, простой (и чисто вымышленный) набор данных dt: в течение пяти дней он отслеживает количество перерывов против производительности:
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 различаются примерно в 5 раз).
следующий код нарисует обе серии, которые они используют по всей оси 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"))
здесь результат (выше кода + некоторые настройки цвета):
точка (помимо использования sec_axis при указании y_scale является умножение каждое значение 2-й серии данных с 5 при указании серии. Чтобы получить метки прямо в определении sec_axis, ему тогда нужно деление by 5 (и форматирование). Таким образом, решающая часть в приведенном выше коде действительно *5 в geom_line и ~./5 в sec_axis (формула деление текущего значения . by 5).
в сравнении (я не хочу судить о подходах здесь), вот как выглядят две диаграммы друг над другом:
вы можете судить сами, какой из них лучше передает сообщение ("Не нарушайте людей на работе!"). Думаю, это справедливый способ решить.
полный код для обоих изображений (на самом деле это не больше, чем выше, просто полный и готовый к запуску) вот: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
мы определенно могли бы построить участок с двумя y-осями, используя базовую 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))
можно использовать facet_wrap(~ variable, ncol= ) на переменной, чтобы создать новое сравнение. Он не на одной оси, но похож.
Я признаю и согласен с Хэдли (и другие), что отдельные y-шкалы "принципиально ошибочны". Сказав это-я часто желаю ggplot2 имел функцию-особенно, когда данные находятся в широкий формат и я быстро хотите визуализировать или проверить данные (т. е. только для личного использования).
С tidyverse библиотека позволяет довольно легко конвертировать данные в длинный формат (например,facet_grid() будет работать), процесс все еще не тривиален, так как 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")
вы можете создать коэффициент масштабирования, который применяется ко второй Геом и правой оси Y. Это выведено 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")
)
Примечание: использование ggplot2 В3.0.0
ответ Хэдли дает интересную ссылку на доклад Стивена немногие двойной масштабирование осей в графиках они не лучшее решение?.
Я не знаю, что означает OP с "подсчетами" и "скоростью", но быстрый поиск дает мне подсчеты и ставки, поэтому я получаю некоторые данные о несчастных случаях в североамериканском альпинизме1:
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
а затем я попытался сделать график, как немногие предложили на странице 7 вышеупомянутый отчет (и после запроса OP на график подсчетов в виде гистограммы и ставок в виде линейчатого графика):
другое менее очевидное решение, которое работает только для временных рядов, является чтобы преобразовать все наборы значений в общую количественную шкалу, отображение процентных различий между каждым значением и ссылкой (или индекс) значение. Например, выберите определенный момент времени, например, первый интервал, который появляется на графике, и оставьте каждое последующее значение как процентная разница между ним и начальное значение. Это делается путем деления значения в каждой точке время на значение начальной точки времени, а затем умножение это на 100, чтобы преобразовать частоту в процентах, 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 это результат:
но мне это не очень нравится, и я не могу легко поставить легенду на он...
1 WILLIAMSON, Jed, et al. несчастные случаи в североамериканском альпинизме 2005. Книги Альпинистов, 2005.