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（这遵循ggplot2 loess Q我得到了一个很好的答案） - 导致这个情节：

第一个问题的回答图片

我的 R 知识非常有限（对不起！）

我使用表 data1 中的数据绘制散点图。

data1<-NaRV.omit(data[,c(2,3,7,10)]) #(2=start, 3=end, 7=value, 10=type)
ylabs='E / A - ratio'
p1<-ggplot(data1, aes(x=start, y=value)) +
ylim(0,5) +
geom_point(shape=points, col=pointcol1, na.rm=T) +
geom_hline(aes(yintercept=1, col=linecol)) +
geom_smooth(method="loess", span=spanv, fullrange=F, se=T, na.rm=T) +
#
xlab(xlabs) +
ylab(ylabs)

有些区域没有数据（包括中间的一个大区域，但也有较小的离散区域），我想在 y=0 处绘制一个彩色段来说明这一事实

我将这两种数据类型合并到一个带有标签列#10='type' 的表中（散点数据 ='cnv' 和 no-data='nregion' 的内容）。nregions 在值列中有 0。

我怎样才能只用'cnv'数据作为散点图，只用'nregion'数据来绘制线段；都在同一个情节上？

我找到了geom_segment：

+ geom_segment(aes(x=data1$start, y=0, xend=data1$end, yend=0))

但是我没有找到为每个 ggplot 子图设置子集的方法。

谢谢

#### 跟进@gauden 解决方案

嗨@gauden，我尝试了你的方法，它部分奏效了。我的问题是我不能像使用 ]-1 那样很好地划分数据；0] 因为我的 nregions 是分散的（由图片中的蓝点和线表示）并且对于每个新图形都不同，如下图所示：

具有多个片段的目标图像

因此，黄土像以前一样穿过大的nregion。如何防止 nregions 出现黄土？

#############################
## plot settings (edit below)
spanv<-0.1
pointcol1="#E69F00"
pointcol2="#56B4E9"
pointcol3="#009E73"
points=20
onecol="green"
colnreg="blue"
xlabs=paste(onechr, " position", " (loess-span=", spanv, ")", sep="")

##### end edit ##############

########################################################
## using the center coordinate of each segment and points

## prepare plot #1
# plot E / A - ratio
## draw loess average for cnv
## draw line for nregion
ylabs='E / A - ratio'
p1<-ggplot(chrdata, aes(x=start+1000, y=E.R, group=type, label=type)) +
ylim(0,5) +
geom_hline(aes(yintercept=1, col=onecol)) +
geom_point(data = chrdata[chrdata$type != 'nregion',], shape=points, col=pointcol2) +
geom_smooth(data = chrdata[chrdata$type != 'nregion',], method="loess", span=spanv) +
geom_point(data = chrdata[chrdata$type == 'nregion',], col=colnreg) +
geom_segment(data = chrdata[chrdata$type == 'nregion',], aes(x=start, y=E.R, xend=end, yend=E.R), colour=colnreg, linetype=1, size=1) +
xlab(xlabs) +
ylab(ylabs)
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编辑：完成修订以允许澄清请求

这是我的目标情节： 多段散点图

这是产生它的代码：

library("ggplot2")

# CREATE DATA FRAME
# This is the sort of data that I understand you to have
start <- rnorm(200)
value <- rnorm(200) 
df <- data.frame( cbind(start, value) )
df[ df$start > -0.6 & df$start <= 0, "value"] <- 0
df[ df$start > -1.6 & df$start <= -1.3, "value"] <- 0
df[ df$start > 0.9 & df$start <= 1.2, "value"] <- 0

df$type <- rep('cnv', 200)
df[ df$value == 0, "type"] <- 'nregion'
df[ df$value != 0, "type"] <- 'cnv'

# SORT the data frame by value so that the 'cnv' and 
# 'nregion' chunks become contiguous
df <- df[order(start),]

# See note below. 
r <- rle(df$type)
df$label <- rep(seq(from=0, length=length(r$lengths)), times=r$lengths)

# set up plot with colour aesthetic to distinguish the three regions
# playing around with colour and group produces different effects
p <- ggplot(df, aes(x = start, 
                    y= value,
                    colour=type,
                    group = label)
            )
p <- p + theme_bw()
# draw points outside the 'nregion'
p <- p + geom_point( data = df[df$type != 'nregion',] )

# draw smoothed lines outside the 'nregion'
p <- p + geom_smooth( data = df[df$type != 'nregion',] )


# plot zero points inside the 'nregion' 
p <- p + geom_smooth( data = df[df$type == 'nregion',], size = 2 )
p

在对补充问题rle的回答中进一步解释了使用

于 2012-05-11T22:28:53.750 回答