Ggplot2 и gtable: рисование нескольких линий на панелях
У меня есть трехпанельный дисплей в ggplot2. Панели располагаются вертикально друг над другом.
Я пытаюсь добавить три вертикальные линии, пересекающие панели. Другими словами, вертикальные линии не должны обрезаться до областей построения. Вот что я хочу:
Однако, когда я использую встроенный ggplot2::geom_hline() (поскольку координаты на этом графике перевернуты), я получаю следующее:
После консультации с предыдущими решениями (например, здесь и здесь) я решил попробовать решения, которые используют gtable для изменения макета графика и/или добавления дополнительных grobs с помощью gtable_add_grob.
Я пытался использовать gtable_add_grob в сочетании с комбинацией moveToGrob и lineToGrob (здесь) или segmentsGrob (здесь), но ни один из них не решил мою проблему. moveToGrob и lineToGrob, похоже, работают только с одной вертикальной линией, а я хочу несколько; segmentsGrob, похоже, применяется только к одной области построения.
Я довольно смущен в этот момент. У кого-нибудь есть совет?
ДАННЫЕ
reprex <- data.frame(
diff = c(1.31662094999948, 0.866821096444503, 1.51890736785243,
2.38852458319537, 1.50276154671547, 1.58942354388551,
0.579285478632874, 0.705737525937795, 0.820822837588395,
0.803116467811481, 1.22496342202883, 0.65562485652129, 8.95737110367273,
0.489705699642001, 18.291335204432, 1.32585187406239,
0.423474055403873, 3.13089280711167, 0.642914242106793, 0.777062294322688,
0.827365124783434, 1.79046662862126, 1.18259455819337,
1.51401561610137, 0.328081138137496, 1.72740789953949,
0.189926848328619, 1.45456392298709, 0.905411049427828, 1.60652327349693,
1.81017750948238, 1.34335500622466, 1.34750494180214,
0.722144243864773, 0.963665848513251, 0.749372041127016, 0.714812829735733,
0.902315301989547, 0.792198501077858, 19.892119154905,
1.75845439073389, 11.3122747224641, 2.74831540769519, 0.969397798638758,
2.83507494194274, 0.658301650479607, 0.819696564064323,
0.803104074531595, 1.34654008741793, 0.925244768606367,
1.45533391066467, 0.24199160083309, 0.991764875430923, 0.244000979292541,
1.19499450951635, 0.797225062653057, 1.49894247621815,
2.41249071570669, 1.48095400287587, 1.62901123939155, 0.800939314874935,
1.00449220172611, 0.797357424476374, 0.603543063256566,
0.900713546848067, 0.670072150428499, 29.3000907867695,
1.81141098721977, 16.1752860027313, 1.94316437225496, 0.650354223810153,
2.98785538882299, 0.517693257397596, 0.606327251215883,
0.853818224992284, 2.19310287140208, 1.50701879957261, 1.45525913281509,
0.212947121365625, 1.0411346565884, 0.204533697940102),
lb = c(0.492454940483492, 0.339355619743384, 0.957348434323997,
1.26044791901582, 0.844261377268072, 1.09110321652908,
0.322705783295933, 0.415474890828733, 0.583295860864908,
0.451122506616931, 0.729128070092705, 0.467566913587157, 2.78767229589579,
0.14257769192107, 9.50350595115945, 0.577593901163453,
0.190917776501861, 1.84466415977226, 0.35956473247075,
0.457078546874678, 0.599890772825811, 0.578883702093973, 0.402412042012875,
0.820368078181714, 0.17260752641746, 0.927458567625053,
0.131153965856016, 0.615148567644514, 0.407648792438177,
0.932285544146073, 1.03364348457678, 0.826087466195112, 0.897205256605993,
0.4275157755967, 0.612992386963926, 0.511383739399791,
0.428874429875268, 0.583105952158013, 0.542148907801877, 4.43826058874205,
0.372974670653646, 5.40020940786844, 1.14206113589909,
0.422048214601624, 1.56677388916208, 0.397809279336784,
0.528064920170086, 0.561512990408551, 0.458191509483684, 0.340370706390903,
0.721212596438438, 0.125077100435655, 0.526945268441644,
0.160890120433013, 0.361795965773801, 0.250825296360952,
0.943872992434227, 1.15365773535204, 0.747771285996631, 1.12039094496198,
0.409936729464542, 0.539876902216984, 0.567250295904343,
0.313988141767326, 0.492823474852442, 0.479070611433729,
3.90299786822159, 0.233618126135971, 8.62862044975527, 0.720592578735177,
0.248713293467573, 1.77546875882829, 0.257921470181596,
0.315074709151686, 0.619835605030249, 0.543099639646348,
0.390664978249036, 0.792229860646373, 0.0958528256717599, 0.477302677009191,
0.142069312041543),
ub = c(3.52010018272045, 2.21413399256342, 2.40986406766882,
4.52620818239219, 2.67487335923648, 2.31533292504986,
1.03986876940221, 1.19878593510989, 1.15507442433696, 1.4297581065218,
2.05798603408287, 0.919320721799612, 28.7818970712727,
1.68197190619848, 35.2052121901469, 3.04345871452908,
0.939306328022599, 5.31396987234459, 1.14955301612451, 1.32105480203952,
1.14109614735927, 5.53784937563499, 3.47536788927362,
2.7941644083463, 0.623595247760335, 3.21732760422109, 0.27503710986249,
3.43942312042942, 2.01096920592577, 2.76837611018766,
3.17008975021737, 2.18451767711803, 2.02380620801309, 1.21982003639318,
1.51494845179116, 1.0981155886614, 1.191391572828, 1.39626923922028,
1.1575758174161, 89.1557394076067, 8.2905411213909,
23.6967772416461, 6.6136893575566, 2.22659890385437, 5.13006374565649,
1.08936891504055, 1.27238608639718, 1.1486397742285,
3.95723222603287, 2.51513384013216, 2.93671630527504, 0.468190697336216,
1.86660290365135, 0.370044336690687, 3.94700884715508,
2.53390630747049, 2.38043525455315, 5.04492040838695, 2.93301548174711,
2.36852826238615, 1.5648848712587, 1.86895305056603,
1.12080833973652, 1.16012097512602, 1.64619774599523, 0.937224442626833,
219.957926982961, 14.0451848445645, 30.3223300635011,
5.23997594345012, 1.70059513317832, 5.02812554719921, 1.03910042295524,
1.16681131455086, 1.17612727538199, 8.85601803691856,
5.81343552330794, 2.67318773103787, 0.473084399756679, 2.2710146524667,
0.294462139584516),
xmin = c(5, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 0, 0,
0, 4, 4, 4, 1, 1, 1, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 2,
2, 2, 3, 3, 3, 0, 0, 0, 4, 4, 4, 1, 1, 1, 5, 5, 5, 6, 6, 6, 7,
7, 7, 8, 8, 8, 2, 2, 2, 3, 3, 3, 0, 0, 0, 4, 4, 4, 1, 1, 1),
xmax = c(6, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 1, 1,
1, 5, 5, 5, 2, 2, 2, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8, 8, 8, 9, 9, 9, 3,
3, 3, 4, 4, 4, 1, 1, 1, 5, 5, 5, 2, 2, 2, 6, 6, 6, 7, 7, 7, 8,
8, 8, 9, 9, 9, 3, 3, 3, 4, 4, 4, 1, 1, 1, 5, 5, 5, 2, 2, 2),
ymin = c(2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0),
ymax = c(3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 3,
3, 3, 3, 3, 3, 3, 3, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2,
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1,
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1),
var = as.factor(c("18 - 29", "18 - 29", "18 - 29", "30 - 44",
"30 - 44", "30 - 44", "45 - 59", "45 - 59",
"45 - 59", "60 +", "60 +", "60 +", "Black", "Black",
"Black", "Hispanic", "Hispanic", "Hispanic", "Male", "Male",
"Male", "Other", "Other", "Other", "White", "White",
"White", "18 - 29", "18 - 29", "18 - 29", "30 - 44",
"30 - 44", "30 - 44", "45 - 59", "45 - 59",
"45 - 59", "60 +", "60 +", "60 +", "Black", "Black", "Black",
"Hispanic", "Hispanic", "Hispanic", "Male", "Male",
"Male", "Other", "Other", "Other", "White", "White",
"White", "18 - 29", "18 - 29", "18 - 29", "30 - 44",
"30 - 44", "30 - 44", "45 - 59", "45 - 59",
"45 - 59", "60 +", "60 +", "60 +", "Black", "Black", "Black",
"Hispanic", "Hispanic", "Hispanic", "Male", "Male",
"Male", "Other", "Other", "Other", "White", "White",
"White")),
comparison = as.factor(c("Comparison 2", "Comparison 3", "Comparison 1",
"Comparison 2", "Comparison 3", "Comparison 1",
"Comparison 2", "Comparison 3", "Comparison 1",
"Comparison 2", "Comparison 3", "Comparison 1",
"Comparison 2", "Comparison 3", "Comparison 1", "Comparison 2",
"Comparison 3", "Comparison 1", "Comparison 2",
"Comparison 3", "Comparison 1", "Comparison 2",
"Comparison 3", "Comparison 1", "Comparison 2", "Comparison 3",
"Comparison 1", "Comparison 2", "Comparison 3",
"Comparison 1", "Comparison 2", "Comparison 3",
"Comparison 1", "Comparison 2", "Comparison 3", "Comparison 1",
"Comparison 2", "Comparison 3", "Comparison 1",
"Comparison 2", "Comparison 3", "Comparison 1",
"Comparison 2", "Comparison 3", "Comparison 1", "Comparison 2",
"Comparison 3", "Comparison 1", "Comparison 2",
"Comparison 3", "Comparison 1", "Comparison 2",
"Comparison 3", "Comparison 1", "Comparison 2",
"Comparison 3", "Comparison 1", "Comparison 2", "Comparison 3",
"Comparison 1", "Comparison 2", "Comparison 3",
"Comparison 1", "Comparison 2", "Comparison 3",
"Comparison 1", "Comparison 2", "Comparison 3", "Comparison 1",
"Comparison 2", "Comparison 3", "Comparison 1",
"Comparison 2", "Comparison 3", "Comparison 1",
"Comparison 2", "Comparison 3", "Comparison 1", "Comparison 2",
"Comparison 3", "Comparison 1")),
sig = as.factor(c("Non-significant", "Non-significant",
"Non-significant", "Less prevalent & significant",
"Non-significant", "Less prevalent & significant",
"Non-significant", "Non-significant",
"Non-significant", "Non-significant", "Non-significant",
"More prevalent & significant", "Less prevalent & significant",
"Non-significant", "Less prevalent & significant",
"Non-significant", "More prevalent & significant",
"Less prevalent & significant", "Non-significant",
"Non-significant", "Non-significant", "Non-significant",
"Non-significant", "Non-significant",
"More prevalent & significant", "Non-significant",
"More prevalent & significant", "Non-significant", "Non-significant",
"Non-significant", "Less prevalent & significant",
"Non-significant", "Non-significant", "Non-significant",
"Non-significant", "Non-significant",
"Non-significant", "Non-significant", "Non-significant",
"Less prevalent & significant", "Non-significant",
"Less prevalent & significant", "Less prevalent & significant",
"Non-significant", "Less prevalent & significant",
"Non-significant", "Non-significant", "Non-significant",
"Non-significant", "Non-significant",
"Non-significant", "More prevalent & significant", "Non-significant",
"More prevalent & significant", "Non-significant",
"Non-significant", "Non-significant",
"Less prevalent & significant", "Non-significant",
"Less prevalent & significant", "Non-significant", "Non-significant",
"Non-significant", "Non-significant",
"Non-significant", "More prevalent & significant",
"Less prevalent & significant", "Non-significant",
"Less prevalent & significant", "Non-significant", "Non-significant",
"Less prevalent & significant", "Non-significant",
"Non-significant", "Non-significant", "Non-significant",
"Non-significant", "Non-significant",
"More prevalent & significant", "Non-significant",
"More prevalent & significant")),
sample = as.factor(c("Yes/No", "Yes/No", "Yes/No", "Yes/No", "Yes/No",
"Yes/No", "Yes/No", "Yes/No", "Yes/No", "Yes/No",
"Yes/No", "Yes/No", "Yes/No", "Yes/No", "Yes/No",
"Yes/No", "Yes/No", "Yes/No", "Yes/No", "Yes/No",
"Yes/No", "Yes/No", "Yes/No", "Yes/No", "Yes/No", "Yes/No",
"Yes/No", "Quantitative", "Quantitative",
"Quantitative", "Quantitative", "Quantitative", "Quantitative",
"Quantitative", "Quantitative", "Quantitative",
"Quantitative", "Quantitative", "Quantitative",
"Quantitative", "Quantitative", "Quantitative", "Quantitative",
"Quantitative", "Quantitative", "Quantitative",
"Quantitative", "Quantitative", "Quantitative",
"Quantitative", "Quantitative", "Quantitative",
"Quantitative", "Quantitative", "Strict", "Strict", "Strict",
"Strict", "Strict", "Strict", "Strict", "Strict",
"Strict", "Strict", "Strict", "Strict", "Strict", "Strict",
"Strict", "Strict", "Strict", "Strict", "Strict",
"Strict", "Strict", "Strict", "Strict", "Strict",
"Strict", "Strict", "Strict")))
БАЗОВЫЙ ГГ-ПЛОТ
p <- ggplot(reprex, aes(xmin=xmin, xmax=xmax, ymin=ymin, ymax=ymax)) +
geom_rect(color = "white", aes(fill=sig, alpha=abs(log(diff)))) +
scale_fill_manual(values=c("green", "grey", "red")) +
scale_x_continuous(breaks=1:length(levels(plot_dat$var)) - .75, labels=levels(plot_dat$var), expand=c(0, 0)) +
scale_y_continuous(breaks=1:length(levels(plot_dat$sample)) - .5, labels=levels(plot_dat$sample), expand=c(0, .0)) +
facet_grid(rows=vars(comparison)) +
theme_minimal(base_size=20) +
theme(panel.grid=element_blank(), legend.title=element_blank(), axis.text.x=element_text(angle=90, hjust=1), strip.text=element_text(size=12))
SEGMENTSGROB ПОПЫТКА
gb <- ggplot_build(p)
g <- ggplot_gtable(gb)
xs <- c(1, 5)/length(unique(reprex$var))
g <- gtable_add_grob(g,
list(segmentsGrob(x0=xs, x1=xs, y0=0, y1=1),
segmentsGrob(x0=xs, x1=xs, y0=0, y1=1),
segmentsGrob(x0=xs, x1=xs, y0=0, y1=1),
segmentsGrob(x0=xs, x1=xs, y0=0, y1=1)),
clip = "off", t=c(7, 9, 11, 14), l=5)
grid.newpage()
grid.draw(g)
MOVETOGROB И LINETOGROB ПОПЫТКА
gb <- ggplot_build(p)
g <- ggplot_gtable(gb)
xs <- c(1, 5)/length(unique(reprex$var))
for(i in xs) {
g <- gtable_add_grob(g, moveToGrob(i, 1), clip = "off", t=7, l=5)
g <- gtable_add_grob(g, lineToGrob(i, 0), clip = "off", t=14, l=5)
}
grid.newpage()
grid.draw(g)
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
3
0
240
1
Перейти к ответу
Данный вопрос помечен как решенный
Ответы 1
Ответ принят как подходящий
g <- gtable_add_grob(g, segmentsGrob(x0=xs, x1=xs, y0=0, y1=1),
t=7, b=14, l=5)
g$layout$clip <- 'off'
Другие вопросы по теме
Нарисуйте полосу с накоплением на основе столбцов в R
Как изменить значения, на которые влияет nudge_y?
Выравнивание текста в легенде с примером кода
Динамическое количество участков в гибкой планировке: ошибка при уменьшении количества участков
Метки легенды для ggplot geom_line
Как анимировать метку оси с помощью `gganimate`?
Добавление общего заголовка в autoplot.lm
Почему линейный график не группируется правильно?
Добавляем оси с галочками и без меток в ggplot
Способ наложения изображения на каждый объект ggplot в списке с использованием grid.raster?
Похожие вопросы
Как я могу заменить многие значения вектора DF строками?
Как разделить этот фрейм данных, содержащий названия 4 видов, на 4 фрейма данных, каждый из которых содержит только один вид?
Переместите данные из строк в столбцы в R, игнорируя отсутствующие значения и добавляя столбец на основе транспонированных столбцов
Нарисуйте полосу с накоплением на основе столбцов в R
Подсчет повторяющихся составов в R
Добавление заголовка к столбцам на основе значений строк
R разбить последовательность заданных чисел на различные комбинации
Как оптимизировать рекурсивную функцию для поиска всех перестановок?
Как изменить значения, на которые влияет nudge_y?
Grep включает значения NA в результаты
Похоже, это получилось! Рад, что исправление прошло так легко. Вы случайно не знаете, к чему тогда относится аргумент «клип» под
gtable_add_grob()?