在ggplot2中使用facet_wrap和scales =“ free”设置单个轴限制

116

我正在创建一个多面图，以与预测值与残差的图并排查看预测值与实际值。我将shiny使用不同的训练参数来帮助探索建模工作的结果。我用85％的数据训练模型，对剩余的15％进行测试，然后重复5次，每次都收集实际/预测值。计算完残差后，我data.frame看起来像这样：

head(results)
       act     pred       resid
2 52.81000 52.86750 -0.05750133
3 44.46000 42.76825  1.69175252
4 54.58667 49.00482  5.58184181
5 36.23333 35.52386  0.70947731
6 53.22667 48.79429  4.43237981
7 41.72333 41.57504  0.14829173

我想要的是：

predvs act和predvs的并排图resid
predvs. 的x / y范围/限制要act相同，理想情况下min(min(results$act), min(results$pred))为max(max(results$act), max(results$pred))
在X / Y范围/对限制pred与resid 不被通过我做什么实际与预测的情节影响。x仅对预测值和y余数范围进行绘图就可以了。

为了并排查看两个图，我融合了数据：

library(reshape2)
plot <- melt(results, id.vars = "pred")

现在绘制：

library(ggplot2)
p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free")

print(p)

这与我想要的非常接近：

在此处输入图片说明

我想要的是实际值与预测值的x和y范围相同，但是我不确定如何指定该值，并且我不需要为预测值与残差图进行此操作。范围完全不同。

我尝试为scale_x_continous和都添加这样的内容scale_y_continuous：

min_xy <- min(min(plot$pred), min(plot$value))
max_xy <- max(max(plot$pred), max(plot$value))

p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free")
p <- p + scale_x_continuous(limits = c(min_xy, max_xy))
p <- p + scale_y_continuous(limits = c(min_xy, max_xy))

print(p)

但是，这可以选择min()残值。

在此处输入图片说明

我的最后一个想法是在合并之前存储最小值act和pred变量的值，然后将它们添加到合并的数据框中，以便指示它们出现在哪个构面上：

head(results)
       act     pred       resid
2 52.81000 52.86750 -0.05750133
3 44.46000 42.76825  1.69175252
4 54.58667 49.00482  5.58184181
5 36.23333 35.52386  0.70947731

min_xy <- min(min(results$act), min(results$pred))
max_xy <- max(max(results$act), max(results$pred))

plot <- melt(results, id.vars = "pred")

plot <- rbind(plot, data.frame(pred = c(min_xy, max_xy),
  variable = c("act", "act"), value = c(max_xy, min_xy)))

p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free")

print(p)

这就是我想要的，但要点也显示出来：

在此处输入图片说明

对做这样的事情有什么建议吗？

我看到了要添加的想法geom_blank()，但是我不确定如何指定该aes()位并使其正常工作，或者geom_point()与直方图的使用等效aes(y = max(..count..))。

这是要使用的数据（融化之前的我的实际值，预测值和残差值）：

> dput(results)
structure(list(act = c(52.81, 44.46, 54.5866666666667, 36.2333333333333, 
53.2266666666667, 41.7233333333333, 35.2966666666667, 30.6833333333333, 
39.25, 35.8866666666667, 25.1, 29.0466666666667, 23.2766666666667, 
56.3866666666667, 42.92, 41.57, 27.92, 23.16, 38.0166666666667, 
61.8966666666667, 37.41, 41.6333333333333, 35.9466666666667, 
48.9933333333333, 30.5666666666667, 32.08, 40.3633333333333, 
53.2266666666667, 64.6066666666667, 38.5366666666667, 41.7233333333333, 
25.78, 33.4066666666667, 27.8033333333333, 39.3266666666667, 
48.9933333333333, 25.2433333333333, 32.67, 55.17, 42.92, 54.5866666666667, 
23.16, 64.6066666666667, 40.7966666666667, 39.0166666666667, 
41.6333333333333, 35.8866666666667, 25.1, 23.2766666666667, 44.46, 
34.2166666666667, 40.8033333333333, 24.5766666666667, 35.73, 
61.8966666666667, 62.1833333333333, 74.6466666666667, 39.4366666666667, 
36.6, 27.1333333333333), pred = c(52.8675013282404, 42.7682474758679, 
49.0048248585123, 35.5238560262515, 48.7942868566949, 41.5750416040131, 
33.9548164913007, 29.9787449128663, 37.6443975781139, 36.7196211666685, 
27.6043278172077, 27.0615724310721, 31.2073056885252, 55.0886903524179, 
43.0895814712768, 43.0895814712768, 32.3549865881578, 26.2428426737583, 
36.6926037128343, 56.7987490221996, 45.0370788180147, 41.8231642271826, 
38.3297859332601, 49.5343916620086, 30.8535641206809, 29.0117492750411, 
36.9767968381391, 49.0826677983065, 54.4678549541069, 35.5059204731218, 
41.5333417555995, 27.6069075391361, 31.2404889715121, 27.8920960978598, 
37.8505531149324, 49.2616631533957, 30.366837650159, 31.1623492639066, 
55.0456078770405, 42.772538591063, 49.2419293590535, 26.1963523976241, 
54.4080781796616, 44.9796700541254, 34.6996927469131, 41.6227713664027, 
36.8449646519306, 27.5318686661673, 31.6641793552795, 42.8198894266632, 
40.5769177148146, 40.5769177148146, 29.3807781312816, 36.8579132935989, 
55.5617033901752, 55.8097119335638, 55.1041728261666, 43.6094641699075, 
37.0674887276681, 27.3876960746536), resid = c(-0.0575013282403773, 
1.69175252413213, 5.58184180815435, 0.709477307081826, 4.43237980997177, 
0.148291729320228, 1.34185017536599, 0.704588420467079, 1.60560242188613, 
-0.832954500001826, -2.50432781720766, 1.98509423559461, -7.93063902185855, 
1.29797631424874, -0.169581471276786, -1.51958147127679, -4.43498658815778, 
-3.08284267375831, 1.32406295383237, 5.09791764446704, -7.62707881801468, 
-0.189830893849219, -2.38311926659339, -0.541058328675241, -0.286897454014273, 
3.06825072495888, 3.38653649519422, 4.14399886836018, 10.1388117125598, 
3.03074619354486, 0.189991577733821, -1.82690753913609, 2.16617769515461, 
-0.088762764526507, 1.47611355173427, -0.268329820062384, -5.12350431682565, 
1.5076507360934, 0.124392122959534, 0.147461408936991, 5.34473730761318, 
-3.03635239762411, 10.1985884870051, -4.18300338745873, 4.31697391975358, 
0.0105619669306023, -0.958297985263961, -2.43186866616734, -8.38751268861282, 
1.64011057333683, -6.36025104814794, 0.226415618518729, -4.80411146461488, 
-1.1279132935989, 6.33496327649151, 6.37362139976954, 19.5424938405001, 
-4.17279750324084, -0.467488727668119, -0.254362741320246)), .Names = c("act", 
"pred", "resid"), row.names = c(2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 
10L, 11L, 12L, 13L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 
24L, 25L, 26L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 
38L, 39L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 
52L, 54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 65L
), class = "data.frame")

r ggplot2 facet

— 亨迪
source

很好奇-为什么不在同一张图中绘制实际和残差？

— 里卡多·萨波特塔

我将分别创建图，然后使用grid.arrange。

— joran

@RicardoSaporta是否可以链接到一个Google图片作为示例？您是否在建议使用融合后的数据ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point()进行无方面的操作？那样会不会真的缩小残差的规模，以致于很难检测到非随机性/偏斜度？

— 亨迪

我的其他评论是，刻面是更少的代码...我只需要融化，然后根据所variable创建的值进行绘图和刻面melt()。再说一次，我想我可以将它们存储在创建的列表中lapply以绘制各种组合。感谢您的输入。如果您想创建一个grid解决方案，我可以接受答案，尽管如果这是我们采取的方法，那么它也可能是其他grid基于解决方案的副本。

— 亨迪

@joran和我发现我经常建议人们不要使用grid.arrange这几乎总是使布局混乱。我希望gtable的长期错误得到解决。

— 浸信会

115

这是一些带有虚拟geom_blank层的代码，

range_act <- range(range(results$act), range(results$pred))

d <- reshape2::melt(results, id.vars = "pred")

dummy <- data.frame(pred = range_act, value = range_act,
                    variable = "act", stringsAsFactors=FALSE)

ggplot(d, aes(x = pred, y = value)) +
  facet_wrap(~variable, scales = "free") +
  geom_point(size = 2.5) + 
  geom_blank(data=dummy) + 
  theme_bw()

在此处输入图片说明

— 浸礼会
source

的一个不错的变体是expand_limits(pred=range_act, value=range_act)，它使用geom_blank但更易于使用。

— 俄勒冈州

这只会扩大限制（但不会缩小限制）。有没有办法缩小范围？@baptiste

— Indranil Gayen'Feb 7'19

我不确定我了解您想要什么，但是基于我所了解的

x比例似乎相同，是y比例不同，这是因为您指定了比例=“ free”

您可以指定scales =“ free_x”以仅允许x释放（在这种情况下，它与pred的定义范围相同）

p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free_x")

为我工作，看图片

在此处输入图片说明

我认为您太过困难了-我似乎还记得有一次基于具有min和max的公式定义极限，如果刻面的话，我认为它仅使用这些值，但是我找不到代码

— 用户名
source

您还可以使用coord_cartesian命令指定范围，以设置所需的y轴范围，就像以前的用法一样scales = free_x

p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) +
     geom_point(size = 2.5) +
     theme_bw()+
     coord_cartesian(ylim = c(-20, 80))
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free_x")
p

— 路易斯·坎达内多
source