Как я могу получить реальный масштаб из графика facet_grid в R?

Я пытаюсь добавить подписи, как они появляются в этом сообщение.

По этой причине мне нужен реальный масштаб графика (оси x и y), когда я использую facet_grid. Я знаю, что могу использовать layer_data, так как он сохраняет все из графика... Однако это не совсем точно, потому что, когда я пытаюсь установить пределы с помощью min и max из этого вывода, график меняется.

Вот вам пример:

library(ggplot2)
library(dplyr)

val1 <- c(2.1490626,2.2035281,1.5927854,3.1399245,2.3967338,3.7915825,4.6691277,3.0727319,2.9230937,2.6239759,3.7664386,4.0160378,1.2500835,4.7648343,0.0000000,5.6740227,2.7510256,3.0709322,2.7998003,4.0809085,2.5178086,5.9713330,2.7779843,3.6724801,4.2648527,3.6841084,2.5597235,3.8477471,2.6587736,2.2742209,4.5862788,6.1989269,4.1167091,3.1769325,4.2404515,5.3627032,4.1576810,4.3387921,1.4024381,0.0000000,4.3999099,3.4381837,4.8269218,2.6308474,5.3481382,4.9549753,4.5389650,1.3002293,2.8648220,2.4015338,2.0962332,2.6774765,3.0581759,2.5786137,5.0539080,3.8545796,4.3429043,4.2233248,2.0434363,4.5980727)
val2 <- c(3.7691229,3.6478055,0.5435826,1.9665861,3.0802654,1.2248374,1.7311236,2.2492826,2.2365337,1.5726119,2.0147144,2.3550348,1.9527204,3.3689502,1.7847986,3.5901329,1.6833872,3.4240479,1.8372175,0.0000000,2.5701453,3.6551315,4.0327091,3.8781182)

df1 <- data.frame(value = val1)   
df2 <- data.frame(value = val2)   

data <- bind_rows(lst(df1, df2), .id = 'id')
data$Sex <- rep(c("Male", "Female"), times=84/2)

p <- data %>% 
  ggplot(aes(value)) +
  geom_density(lwd = 1.2, colour = "red", show.legend = FALSE) +
  geom_histogram(aes(y=..density.., fill = id), bins=10, col = "black", alpha=0.2) +
  facet_grid(id ~ Sex ) +
  xlab("type_data") + 
  ylab("Density") +
  ggtitle("title") +
  guides(fill=guide_legend(title = "legend_title")) +
  theme(strip.text.y = element_blank())
  
p

Как я могу получить реальный масштаб из графика facet_grid в R?

plot_info <- layer_data(p)
> min(plot_info$density)
[1] 7.166349e-09
> max(plot_info$density)
[1] 0.5738021

Как вы можете видеть на графике, ось Y начинается с 0 и заканчивается примерно на 0,7 меньше. Однако максимальная плотность составляет 0,57.

Если я попытаюсь использовать информацию из layer_data:

p + coord_cartesian(clip = "off", ylim=c(min(plot_info$density), max(plot_info$density)), 
                  xlim = c(min(plot_info$x), max(plot_info$x)))

Сюжет полностью меняется.

Как я могу получить реальный масштаб из графика facet_grid в R?

Кто-нибудь знает, как я могу получить шкалы, которые используют ggplot2 и facet_grid? Мне нужна информация о плотности (ось y) и информация от оси x.

заранее спасибо

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 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
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
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 ⚡️
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
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
0
41
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Да, чтобы получить масштабы напрямую, используйте layer_scales(p), что дает вам диапазон осей, а не просто диапазон данных, который вы получаете от layer_data(p)

p + coord_cartesian(clip = "off", 
                    ylim = layer_scales(p)$y$range$range, 
                    xlim = layer_scales(p)$x$range$range)

Или, чтобы объединить этот вопрос с вашим последним, где вы добавляете текстовые метки за пределы панелей графиков, ваш результат может быть примерно таким:

p + coord_cartesian(clip = "off", 
                    ylim = layer_scales(p)$y$range$range, 
                    xlim = layer_scales(p)$x$range$range) +
  geom_text(data = data.frame(value = c(0, 6), id = c("df2", "df2"),
                              Sex = c('Female', 'Male')),
            aes(y = -0.15, label = c('Female', 'Male')))

Вау, большое спасибо! за полный ответ и за объединение моего предыдущего вопроса с этим. Спасибо!:)

emr2 22.03.2022 08:32

Это помогает?

?layer_data
summary(layer_data(p, i = 2))

i — это слой, который вы хотите вернуть

Может миновать xmin и максимизировать xmax и т. д.

Другие вопросы по теме