Как я могу построить график с 2 различными осями y?

Я хотел бы наложить две диаграммы рассеяния в R так, чтобы каждый набор точек имел свою собственную (другую) ось y (т. е. в позициях 2 и 4 на рисунке), но точки отображаются наложенными на одну и ту же фигуру.



можно ли это сделать с plot?



Edit пример кода, демонстрирующий проблему



# example code for SO question

y1 <- rnorm(10, 100, 20)

y2 <- rnorm(10, 1, 1)

x <- 1:10

# in this plot y2 is plotted on what is clearly an inappropriate scale

plot(y1 ~ x, ylim = c(-1, 150))

points(y2 ~ x, pch = 2)
621   6  

6 ответов:

обновление: скопированный материал, который был на R wiki в http://rwiki.sciviews.org/doku.php?id=tips:graphics-base:2yaxes, ссылка теперь сломана: также доступна от машина обратного хода

две разные оси y на одном участке

(некоторые материалы первоначально Даниэль Rajdl 2006/03/31 15: 26)

обратите внимание, что существует очень мало ситуаций, когда целесообразно использовать две разные шкалы на тот же сюжет. Очень легко ввести в заблуждение зрителя графики. Проверьте следующие два примера и комментарии по этому вопросу (example1,example2 С Ненужных Графика), а также эта статья Стивена немногие (который заключает: "Я, конечно, не могу заключить раз и навсегда, что графики с двумя масштабированными осями никогда не полезны; только что я не могу думать о ситуации, которая гарантирует их в свете других, лучших решений.") Также см. пункт № 4 в этот мультфильм ...

если вы определились, то основной рецепт заключается в создании вашего первого сюжета, set par(new=TRUE) чтобы предотвратить R от очистки графического устройства, создавая второй участок с axes=FALSE (и параметр xlab и ylab чтобы быть пустым – ann=FALSE также должны работать), а затем с помощью axis(side=4) чтобы добавить новую ось с правой стороны, и mtext(...,side=4) чтобы добавить метку оси с правой стороны. Вот пример использования немного выдуманного данные:

set.seed(101)
x <- 1:10
y <- rnorm(10)
## second data set on a very different scale
z <- runif(10, min=1000, max=10000) 
par(mar = c(5, 4, 4, 4) + 0.3)  # Leave space for z axis
plot(x, y) # first plot
par(new = TRUE)
plot(x, z, type = "l", axes = FALSE, bty = "n", xlab = "", ylab = "")
axis(side=4, at = pretty(range(z)))
mtext("z", side=4, line=3)

twoord.plot() на plotrix пакет автоматизирует этот процесс, как это делает doubleYScale() на latticeExtra пакета.

другой пример (адаптированный из сообщения списка рассылки R Робертом У. Бэром):

## set up some fake test data
time <- seq(0,72,12)
betagal.abs <- c(0.05,0.18,0.25,0.31,0.32,0.34,0.35)
cell.density <- c(0,1000,2000,3000,4000,5000,6000)

## add extra space to right margin of plot within frame
par(mar=c(5, 4, 4, 6) + 0.1)

## Plot first set of data and draw its axis
plot(time, betagal.abs, pch=16, axes=FALSE, ylim=c(0,1), xlab="", ylab="", 
   type="b",col="black", main="Mike's test data")
axis(2, ylim=c(0,1),col="black",las=1)  ## las=1 makes horizontal labels
mtext("Beta Gal Absorbance",side=2,line=2.5)
box()

## Allow a second plot on the same graph
par(new=TRUE)

## Plot the second plot and put axis scale on right
plot(time, cell.density, pch=15,  xlab="", ylab="", ylim=c(0,7000), 
    axes=FALSE, type="b", col="red")
## a little farther out (line=4) to make room for labels
mtext("Cell Density",side=4,col="red",line=4) 
axis(4, ylim=c(0,7000), col="red",col.axis="red",las=1)

## Draw the time axis
axis(1,pretty(range(time),10))
mtext("Time (Hours)",side=1,col="black",line=2.5)  

## Add Legend
legend("topleft",legend=c("Beta Gal","Cell Density"),
  text.col=c("black","red"),pch=c(16,15),col=c("black","red"))

enter image description here

похожие рецепты можно использовать для наложения участков разных типов – столбцовые диаграммы, гистограммы и т. д..

95  
2014-12-17 01:28:05

Как следует из названия, twoord.plot() на plotrix участки пакета с двумя осями ординат.

library(plotrix)
example(twoord.plot)

enter image description here

enter image description here

enter image description here

enter image description here

enter image description here

32  
2014-09-06 03:30:56

один из вариантов-сделать два участка бок о бок. ggplot2 обеспечивает хороший вариант для этого с facet_wrap():

dat <- data.frame(x = c(rnorm(100), rnorm(100, 10, 2))
  , y = c(rnorm(100), rlnorm(100, 9, 2))
  , index = rep(1:2, each = 100)
  )

require(ggplot2)
ggplot(dat, aes(x,y)) + 
geom_point() + 
facet_wrap(~ index, scales = "free_y")
5  
2011-05-26 21:00:56

это FAQ. Вот одно старое решение, которое я предоставил почти шесть лет назад в галерею R Graph

вы можете посмотреть, например, на plotVolumeBars() функция, которая объединяет абсолютный и относительный масштаб в одном графике.

4  
2013-03-20 17:42:19

если вы можете отказаться от меток шкалы/оси, вы можете масштабировать данные до интервала (0, 1). Это работает, например, для различных "покачивания" trakcs на хромосомах, когда вы обычно заинтересованы в локальных корреляциях между треками, и они имеют разные масштабы (охват в тысячах, Fst 0-1).

# rescale numeric vector into (0, 1) interval
# clip everything outside the range 
rescale <- function(vec, lims=range(vec), clip=c(0, 1)) {
  # find the coeficients of transforming linear equation
  # that maps the lims range to (0, 1)
  slope <- (1 - 0) / (lims[2] - lims[1])
  intercept <- - slope * lims[1]

  xformed <- slope * vec + intercept

  # do the clipping
  xformed[xformed < 0] <- clip[1]
  xformed[xformed > 1] <- clip[2]

  xformed
}

затем, имея фрейм данных с chrom,position,coverage и fst столбцы, вы можете сделать что-то вроде:

ggplot(d, aes(position)) + 
  geom_line(aes(y = rescale(fst))) + 
  geom_line(aes(y = rescale(coverage))) +
  facet_wrap(~chrom)

преимущество этого заключается в том, что вы не ограничены двумя trakcs.

3  
2015-04-02 23:15:49

Я тоже предполагает, twoord.stackplot() на plotrix участки пакета с более чем двумя осями ординат.

data<-read.table(text=
"e0AL fxAL e0CO fxCO e0BR fxBR anos
 51.8  5.9 50.6  6.8 51.0  6.2 1955
 54.7  5.9 55.2  6.8 53.5  6.2 1960
 57.1  6.0 57.9  6.8 55.9  6.2 1965
 59.1  5.6 60.1  6.2 57.9  5.4 1970
 61.2  5.1 61.8  5.0 59.8  4.7 1975
 63.4  4.5 64.0  4.3 61.8  4.3 1980
 65.4  3.9 66.9  3.7 63.5  3.8 1985
 67.3  3.4 68.0  3.2 65.5  3.1 1990
 69.1  3.0 68.7  3.0 67.5  2.6 1995
 70.9  2.8 70.3  2.8 69.5  2.5 2000
 72.4  2.5 71.7  2.6 71.1  2.3 2005
 73.3  2.3 72.9  2.5 72.1  1.9 2010
 74.3  2.2 73.8  2.4 73.2  1.8 2015
 75.2  2.0 74.6  2.3 74.2  1.7 2020
 76.0  2.0 75.4  2.2 75.2  1.6 2025
 76.8  1.9 76.2  2.1 76.1  1.6 2030
 77.6  1.9 76.9  2.1 77.1  1.6 2035
 78.4  1.9 77.6  2.0 77.9  1.7 2040
 79.1  1.8 78.3  1.9 78.7  1.7 2045
 79.8  1.8 79.0  1.9 79.5  1.7 2050
 80.5  1.8 79.7  1.9 80.3  1.7 2055
 81.1  1.8 80.3  1.8 80.9  1.8 2060
 81.7  1.8 80.9  1.8 81.6  1.8 2065
 82.3  1.8 81.4  1.8 82.2  1.8 2070
 82.8  1.8 82.0  1.7 82.8  1.8 2075
 83.3  1.8 82.5  1.7 83.4  1.9 2080
 83.8  1.8 83.0  1.7 83.9  1.9 2085
 84.3  1.9 83.5  1.8 84.4  1.9 2090
 84.7  1.9 83.9  1.8 84.9  1.9 2095
 85.1  1.9 84.3  1.8 85.4  1.9 2100", header=T)

require(plotrix)
twoord.stackplot(lx=data$anos, rx=data$anos, 
                 ldata=cbind(data$e0AL, data$e0BR, data$e0CO),
                 rdata=cbind(data$fxAL, data$fxBR, data$fxCO),
                 lcol=c("black","red", "blue"),
                 rcol=c("black","red", "blue"), 
                 ltype=c("l","o","b"),
                 rtype=c("l","o","b"), 
                 lylab="Años de Vida", rylab="Hijos x Mujer", 
                 xlab="Tiempo",
                 main="Mortalidad/Fecundidad:1950–2100",
                 border="grey80")
legend("bottomright", c(paste("Proy:", 
                      c("A. Latina", "Brasil", "Colombia"))), cex=1,
        col=c("black","red", "blue"), lwd=2, bty="n",  
        lty=c(1,1,2), pch=c(NA,1,1) )
2  
2015-07-29 15:31:48

Comments

    Ничего не найдено.
Click here to cancel reply.