ggh4x 包的坐标轴调整技能!

人生就是一个笑话

1引言

ggh4x 除了对 ggplot 的 分面有强大的支持和扩展外 ,对于 ggplot 的 坐标轴调整 也有很多功能, 非常实用! 欢迎一起学习。

2安装

安装加载 R 包:

install.packages('ggh4x')
library(ggh4x)
library(ggplot2)

3position guides

使用 guide_axis 和 guide_none 调整 xy 轴样式:

g <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) +
  geom_point() +
  theme(axis.line = element_line(colour = "black"))

g + guides(
  x = guide_none(title = "x"),
  x.sec = guide_axis(title = "x.sec"),
  y = "none",
  y.sec = "axis"
)

其它写法:

g + scale_x_continuous(
  position = "bottom",
  guide = guide_axis(position = "top")
)

添加双坐标轴:

g + scale_x_continuous(
  sec.axis = dup_axis(breaks = 2:4 + 0.5,
                      guide = guide_axis(angle = 45))
)

4Coloured axis

给坐标轴添加颜色的不同方式,最后的更加简单:

# Setting all theme elements is a mild inconvenience.
g + theme(
  axis.line.x  = element_line(colour = "forestgreen"),
  axis.ticks.x = element_line(colour = "forestgreen"),
  axis.text.x  = element_text(colour = "forestgreen")
)

# A little bit easier
g + guides(x = guide_axis_colour(colour = "forestgreen"))

给第二条坐标轴改颜色:

ggplot(economics, aes(date)) +
  geom_line(aes(y = unemploy)) +
  geom_line(aes(y = pop / 30), colour = "red") +
  scale_y_continuous(
    sec.axis = sec_axis(
      ~ .x * 30, name = "pop",
      guide = guide_axis_colour(colour = "red"))
  ) +
  theme(axis.line.y = element_line())

5Truncated axes

支持截断型坐标轴:

g + guides(x = "axis_truncated")

支持随意设置截断范围:

# Using grid units to specify data-independent truncation points.
g + guides(x = guide_axis_truncated(trunc_lower = unit(0.1, "npc"),
                                    trunc_upper = unit(0.9, "npc")))

# Using atomic vectors are interpreted as data points that should be mapped.
g + guides(x = guide_axis_truncated(trunc_lower = 2.5,
                                    trunc_upper = 4.5))

使用隐式变量来传递,达到分段坐标轴样式:

g + guides(x = guide_axis_truncated(trunc_lower = c(2, 4),
                                    trunc_upper = c(3, 5)),
           y = guide_axis_truncated(trunc_lower = ~ .x - 1,
                                    trunc_upper = ~ .x + 1))

还可以达到上下分段坐标轴的效果:

df <- data.frame(x = seq(-3, 3, length.out = 6), y = LETTERS[1:6])

ggplot(df, aes(x, y)) +
  geom_col() +
  scale_x_continuous(
    breaks = -3:0, guide = "axis_truncated",
    sec.axis = dup_axis(
      breaks = 0:3, guide = "axis_truncated"
    )
  ) +
  theme(axis.line.x = element_line())

6Manual axes

支持更自由的自定义坐标轴样式:

g + guides(y.sec = guide_axis_manual(
  breaks = unit(c(1, 3), "cm"),
  labels = expression("treshold"^2, "annotation"[3]),
  label_colour = c("red", "blue"), label_size = c(8, 12)
))

这样可以在第二坐标轴进行手动注释:

tab <- table(diamonds$cut)

ggplot(diamonds, aes(cut, price)) +
  geom_violin() +
  guides(x.sec = guide_axis_manual(
    breaks = names(tab),
    labels = paste0("n = ", tab)
  ))

此外在绘制热图的时候,比如标注几个目的基因标签:

highlight <- c("New York", "California", "Alabama", "Hawaii")

clust <- hclust(dist(USArrests))

# Melting USArrests
df <- data.frame(
  state = rownames(USArrests)[as.vector(row(USArrests))],
  crime = colnames(USArrests)[as.vector(col(USArrests))],
  value = as.vector(as.matrix(USArrests)),
  row.names = NULL
)

ggplot(df, aes(crime, state, fill = value)) +
  geom_raster() +
  scale_y_dendrogram(hclust = clust, labels = NULL) +
  guides(y.sec = guide_axis_manual(breaks = highlight, labels = highlight))

7Minor ticks

给主刻度旁添加次要刻度线:

g + guides(x = "axis_minor", y = "axis_minor")

在指定范围添加次要刻度线:

g + scale_x_continuous(
  minor_breaks = seq(2, 4, by = 0.2),
  guide = "axis_minor"
)

改变次要刻度线的长度:

g + guides(x = "axis_minor") +
  theme(axis.ticks.length.x = unit(0.5, "cm"),
        ggh4x.axis.ticks.length.minor = rel(0.5))

8Logarithmic ticks

添加对数刻度,非常 nice!:

pres <- ggplot(pressure, aes(temperature, pressure)) +
  geom_line()

pres + scale_y_log10(guide = "axis_logticks") +
  theme(axis.ticks.length.y = unit(0.5, "cm"),
        ggh4x.axis.ticks.length.minor = rel(0.5),
        ggh4x.axis.ticks.length.mini = rel(0.2))

下面方式不一样,达到的效果一样:

# Using annotation log-ticks
pres + scale_y_log10() +
  annotation_logticks(sides = 'l', outside = TRUE) +
  coord_cartesian(clip = "off") +
  theme(axis.text.y = element_text(margin = margin(r = 10)))

# Using axis_logticks, setting tick length equivalently
pres + scale_y_log10(guide = "axis_logticks") +
  theme(axis.ticks.length.y = unit(0.3, "cm"))

把刻度朝里:

pres + scale_y_log10(guide = "axis_logticks") +
  theme(axis.ticks.length.y = unit(-0.3, "cm"),
        axis.text.y = element_text(margin = margin(r = 10)))

9Nested relations

使用嵌套方式来给变量进行分类:

df <- data.frame(
  item = c("Coffee", "Tea", "Apple", "Pear", "Car"),
  type = c("Drink", "Drink", "Fruit", "Fruit", ""),
  amount = c(5, 1, 2, 3, 1),
  stringsAsFactors = FALSE
)

ggplot(df, aes(interaction(item, type), amount)) +
  geom_col() +
  guides(x = "axis_nested")

使用 paste 函数来匹配,用 nonsense 分割,然后注释:

ggplot(df, aes(paste0(item, "~nonsense~", type), amount)) +
  geom_col() +
  guides(x = guide_axis_nested(delim = "nonsense"))

weave_factors 函数可以保持顺序一一对应:

ggplot(df, aes(weave_factors(item, type), amount)) +
  geom_col() +
  guides(x = "axis_nested")

改变注释线条及文字样式:

ggplot(df, aes(weave_factors(item, type), amount)) +
  geom_col() +
  guides(x = "axis_nested") +
  theme(
    axis.ticks = element_line(colour = "red"),
    ggh4x.axis.nestline.x = element_line(size = 2),
    ggh4x.axis.nesttext.x = element_text(colour = "blue")
  )

可以展示多层嵌套关系:

df$type2 <- c(rep("Consumables", 4), "Vehicle")
df$appletea <- c("", rep("Ingredient of apple tea", 2), rep(NA, 2))

ggplot(df, aes(weave_factors(item, type, appletea, type2), amount)) +
  geom_col() +
  guides(x = "axis_nested")

10Dendrograms

scale_y_dendrogram 函数可以给热图添加聚类树:

clusters <- hclust(dist(USArrests), "ave")

# reshaping USArrests
df <- data.frame(
  State = rownames(USArrests)[row(USArrests)],
  variable = colnames(USArrests)[col(USArrests)],
  value = unname(do.call(c, USArrests))
)

g <- ggplot(df, aes(variable, State, fill = value)) +
  geom_raster()
g + scale_y_dendrogram(hclust = clusters)

使用对应的 y 主题调整参数可以调整树状图:

g + scale_y_dendrogram(hclust = clusters) +
  theme(
  axis.ticks.y = element_line(size  = 2, lineend = "round"),
  axis.ticks.length.y = unit(10, "pt")
)

guide_dendro 函数可以调整位置:

g + scale_y_dendrogram(guide = guide_dendro(position = "right"),
                       hclust = clusters)

11梦想

我有一个梦想, 所以只能做梦的时候想想, 但我需要梦想, 这样我才能在失败中站起来继续前进。

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