Question

我正在尝试为数据集的不同子集绘制许多点图。问题在于，各图的格式不同。特别是点的大小不一样。

跨子集，“ y”变量的范围不同。是这个原因吗？

rm(list=ls()) 
library(ggplot2)

outdir<-"SELECT YOUR OUTPUT DIRECTORY"

#generate subsets separately
set.seed(1)
#
data1<-rbind(
  data.frame(poll=rnorm(20,20,5),zone="zone1"),
  data.frame(poll=rnorm(20,16,1),zone="zone2"))
data1$id="ID1"

data2<-rbind(
  data.frame(poll=rnorm(20,2,3),zone="zone1"),
  data.frame(poll=rnorm(20,2,1),zone="zone2"))
data2$id="ID2"

#this is the sample full data set
alldata<-rbind(data1,data2)

ids<-unique(alldata$id)

for (i in ids) {
  graphdata<-subset(alldata, id==i)

  p<-ggplot(graphdata, aes(x=zone, y=poll)) + 
    geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', binwidth=0.8, 
                 method="histodot",stackratio=0.8, dotsize=0.5) +
    ggtitle(i)

  fname<-paste(outdir,"/",i,".png",sep="")
  ggsave(fname,last_plot())
}

Answer 1

虽然geom_dotplot看起来像点状图，但实际上是直方图的另一种表示形式。如果我们查看?geom_dotplot，我们会发现点的大小不是绝对大小，而是基于bin相对于x轴或y轴的宽度（视情况而定）： / p>

在点图中，点的宽度对应于容器宽度...

dotsize参数（与您预期的相反）只是按相对因子缩放点的大小：

dotsize：相对于binwidth的点的直径，默认为1。

我们可以通过一个示例看到它：

ggplot(mtcars, aes(x = mpg)) +
  geom_dotplot(binwidth = 1.5, stackdir = "center")

通过将x轴缩放三倍，同时保持binwidth不变，我们减小了这些bin相对于轴的相对大小，并且点缩小了：

ggplot(mtcars, aes(x = mpg*3)) +
  geom_dotplot(binwidth = 1.5, stackdir = "center")

如果将binwidth的大小乘以三，则垃圾箱的相对大小相同，点的大小与第一个示例相同：

ggplot(mtcars, aes(x = mpg*3)) +
  geom_dotplot(binwidth = 4.5, stackdir = "center")

我们还可以通过设置dotsize = 3（从其默认值1开始）进行补偿。这使点的3x变大，从而使它们与第一个示例中的点的大小相匹配，尽管容器相对于轴较小。请注意，它们现在重叠了，因为点大于x轴上占据的空间：

ggplot(mtcars, aes(x = mpg*3)) +
  geom_dotplot(binwidth = 1.5, stackdir = "center", dotsize = 3)

如果您希望点的大小相同，则可以使用dotsize的动态值来缩放它们。可能有一种更优雅的方法，但是作为一次简单的尝试，我将为所有数据集计算y轴的最大范围：

# Put this outside the loop
#   and choose whatever dataset has the largest range
max_y_range <- max(data1$poll) - min(data1$poll)

然后在您的循环中设置：

dotsize = (max(graphdata$poll) - min(graphdata$poll))/max_y_range

随着y轴在图之间的变化，这应该正确缩放点：

Answer 2

除了@divibisan出色的解释之外，您可能还希望看看我最近遇到的ggpubr软件包。您可以简单地使用ggdotplot来获得更好的图形。

这是您的原始图形。我更改了绘图代码。

set.seed(1)
#
data1<-rbind(
  data.frame(poll=rnorm(20,20,5),zone="zone1"),
  data.frame(poll=rnorm(20,16,1),zone="zone2"))
data1$id="ID1"

data2<-rbind(
  data.frame(poll=rnorm(20,2,3),zone="zone1"),
  data.frame(poll=rnorm(20,2,1),zone="zone2"))
data2$id="ID2"

#this is the sample full data set
alldata<-rbind(data1,data2)

alldata %>% ggplot(aes(x=zone, y=poll)) + 
  geom_dotplot(binaxis='y', stackdir='center', binwidth=0.8, 
               method="histodot",stackratio=0.8, dotsize=0.5) +
  facet_wrap(~id, scale="free_y")

以下是使用ggdotplot进行绘制的方法。

library(ggpubr)

alldata %>% ggdotplot(x="zone", y="poll", fill="zone", size=1.5)+
  facet_wrap(~id, scale="free_y")

Answer 3

我找到了一种无需手动输入 dotsize 即可使用 dotplot 的解决方法。不是很优雅，但它确实有效，

p <- ggplot(mtcars, aes(x = mpg)) +
       geom_dotplot(binwidth = 1, stackdir = "center")

maxY <- max(ggplot_build(p)$data[[1]]$x)
my_binwidth = maxY/30

p <- ggplot(mtcars, aes(x = mpg)) +
       geom_dotplot(binwidth = my_binwidth, stackdir = "center", dotsize = 1) 
p
##############################################################################
p <- ggplot(mtcars, aes(x = mpg * 3)) +
       geom_dotplot(binwidth = 1, stackdir = "center")
     
maxY <- max(ggplot_build(p)$data[[1]]$x)
my_binwidth = maxY/30

p <- ggplot(mtcars, aes(x = mpg * 3)) +
       geom_dotplot(binwidth = my_binwidth, stackdir = "center", dotsize = 1) 
p

因此，您必须使用 geom_dotplot 构建一个假图，以通过 ggplot_build(p)$data[[1]]$y 获得最大值，您可以使用它来指定实际图中的 binwidth。无论最大数据大小如何，点大小都将保持不变。如果点大小根据您的喜好更大或更小，那么您可以将 my_binwidth 乘以适当的系数。请注意，保持点大小不变很重要。增加 binwidth 将按比例改变点大小。

循环绘制不同的数据集时，geom_dotplot点大小发生变化

3 个答案: