使用ggplot进行绘图时，just和vjust有什么作用？

每次我使用ggplot进行绘图时，我都会花一些时间尝试在诸如

+ opts(axis.text.x = theme_text(hjust = 0.5))

使轴标签对齐，使轴标签几乎与轴接触，并与轴齐平（可以说与轴对齐）。但是，我不太了解发生了什么。例如，通常会hjust = 0.5产生与截然不同的结果hjust = 0.6，以至于我无法仅仅通过使用不同的值来弄清楚。

谁能指出我对调整和调整选项如何工作的全面解释？

的值hjust和vjust仅在0和1之间限定：

• 0表示左对齐
• 1表示右对齐

资料来源：ggplot2，哈德利·威克姆（Hadley Wickham），第196页

（是的，我知道在大多数情况下，您可以在此范围之外使用它，但不要期望它以任何特定的方式运行。这超出了规范。）

hjust控制水平对齐方式，并vjust控制垂直对齐方式。

一个例子应该清楚地说明这一点：

td <- expand.grid(
    hjust=c(0, 0.5, 1),
    vjust=c(0, 0.5, 1),
    angle=c(0, 45, 90),
    text="text"
)

ggplot(td, aes(x=hjust, y=vjust)) + 
    geom_point() +
    geom_text(aes(label=text, angle=angle, hjust=hjust, vjust=vjust)) + 
    facet_grid(~angle) +
    scale_x_continuous(breaks=c(0, 0.5, 1), expand=c(0, 0.2)) +
    scale_y_continuous(breaks=c(0, 0.5, 1), expand=c(0, 0.2))

要了解更改hjust轴内文本时会发生什么，您需要了解，轴文本的水平对齐方式不是相对于x轴而是相对于整个绘图（其中包括y轴文本）定义的。（在我看来，这是不幸的。相对于轴对齐会更有用。）

DF <- data.frame(x=LETTERS[1:3],y=1:3)
p <- ggplot(DF, aes(x,y)) + geom_point() + 
    ylab("Very long label for y") +
    theme(axis.title.y=element_text(angle=0))


p1 <- p + theme(axis.title.x=element_text(hjust=0)) + xlab("X-axis at hjust=0")
p2 <- p + theme(axis.title.x=element_text(hjust=0.5)) + xlab("X-axis at hjust=0.5")
p3 <- p + theme(axis.title.x=element_text(hjust=1)) + xlab("X-axis at hjust=1")

library(ggExtra)
align.plots(p1, p2, p3)

要了解使用vjust轴标签会发生什么情况：

DF <- data.frame(x=c("a\na","b","cdefghijk","l"),y=1:4)
p <- ggplot(DF, aes(x,y)) + geom_point()

p1 <- p + theme(axis.text.x=element_text(vjust=0, colour="red")) + 
        xlab("X-axis labels aligned with vjust=0")
p2 <- p + theme(axis.text.x=element_text(vjust=0.5, colour="red")) + 
        xlab("X-axis labels aligned with vjust=0.5")
p3 <- p + theme(axis.text.x=element_text(vjust=1, colour="red")) + 
        xlab("X-axis labels aligned with vjust=1")


library(ggExtra)
align.plots(p1, p2, p3)

也许最确定的是ggplot2书的图B.1（d），其附录位于http://ggplot2.org/book/appendices.pdf。

但是，它并不是那么简单。 hjust并vjust描述有它是如何工作的geom_text和theme_text（有时）。想到它的一种方法是考虑文本周围的一个框，其中参考点相对于该框，以相对于框大小的单位为单位（因此，对于不同大小的文本而言，单位也不同）。一个hjust0.5和一个vjust0.5中心上的基准点的框。减少hjust将框右移框宽度乘以倍数0.5-hjust。因此，当时hjust=0，框的左边缘在参考点。增加hjust可使框向左移动框宽度乘以倍hjust-0.5。什么时候hjust=1，则将框从中心向左移半个框的宽度，这会将右边缘放在参考点上。如果hjust=2，则框的右边缘是参考点2-0.5=1.5左侧的框宽度（中心是参考点左侧的框宽度。对于垂直方向，少则向上，而多则向下。这实际上就是图B.1（d ）表示，但推断范围超出[0,1]。

但是，有时这不起作用。例如

DF <- data.frame(x=c("a","b","cdefghijk","l"),y=1:4)
p <- ggplot(DF, aes(x,y)) + geom_point()

p + opts(axis.text.x=theme_text(vjust=0))
p + opts(axis.text.x=theme_text(vjust=1))
p + opts(axis.text.x=theme_text(vjust=2))

后三个图是相同的。我不知道为什么。另外，如果旋转文本，则更加复杂。考虑

p + opts(axis.text.x=theme_text(hjust=0, angle=90))
p + opts(axis.text.x=theme_text(hjust=0.5 angle=90))
p + opts(axis.text.x=theme_text(hjust=1, angle=90))
p + opts(axis.text.x=theme_text(hjust=2, angle=90))

第一个将标签左对齐（相对于底部），第二个标签将它们居中放置在某个框中，以使它们的中心对齐，第三个标签将它们右对齐（因此，其右侧在轴旁对齐）。最后一个，嗯，我无法以连贯的方式进行解释。它与文本的大小，最宽的文本的大小有关，我不确定还有什么。