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我正在使用 R 中的 ggplot2 绘制多个数据集。为了使绘图更易于比较，我设置了 y 尺度的限制，但事实证明，在绘图的“自然顶部”上方没有绘制任何内容.

例如对于这个情节：（ 来源：sickel.net）缺少标签和线条的绘图

我试图将顶部 y 值设置为 500（并查看顶部的空白，我已经设法做到了）但是如何让 ggplot 也绘制 400,450 和 500 的标签以及相应的网格线？

数据位于数据帧 df 中，df$dataset 和 df$error 分别作为数据和错误级别。我目前的绘图代码是

max = max(df$dataset + df$error) * 1.05
if(max > 300) max=505

dataplot = ggplot(data=df, aes(x=species,y=dataset,fill=dim,ylim=c(0,max)))
dataplot = dataplot+geom_bar(position=position_dodge())
dataplot = dataplot+scale_fill_manual(values=c("#BBBBBB", "#444444"))
dataplot = dataplot + ylab(ylab) + xlab(xlab) + opts(legend.title=theme_blank())

limits <- aes(ymax = df$dataset+df$error, ymin=df$dataset-df$error)
dodge = position_dodge(width=0.9)

dataplot = dataplot + geom_errorbar(limits, position=dodge, width=0.5) 
dataplot = dataplot + opts(panel.background = theme_rect(fill='white', colour='white'))
dataplot = dataplot + opts(panel.grid.major = theme_line(colour = "gray"))

# dataplot = dataplot + coord_cartesian(ylim=c(0, max))
# dataplot = dataplot + scale_y_continuous(limits=c(0, max))

dataplot = dataplot + 
               opts(axis.text.x = theme_text(colour = "black",angle=90),
                    axis.text.y = theme_text(colour = "black"))
dataplot = dataplot + opts(legend.key.size = unit(0.3, "cm"))
print(dataplot)

从注释掉的行可以看出，我已经尝试了 coord_cartesian、scale_y_continous 以及当前的 y-lim，但没有任何运气（是的，我知道 coord_cartesian 正在放大）

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对于 ylimits，您可以添加：

+ scale_y_continuous(limits=c(0,500))

为了设置刻度点，您可以使用：

breaks=seq(0, 500, 50) # which means ticks from 0-500, every 50 units

因此，我认为您需要将以下代码添加到您的绘图代码中：

+scale_y_continuous(limits=c(0,500),breaks=seq(0, 500, 50))
于 2012-06-30T13:47:17.000 回答
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对我来说，使用其中一个ylim(0, max)或scale_y_continuous(limits=c(0, max),breaks=seq(0, max, 50))按我认为你想要的方式工作。例如，使用diamonds数据：

library(ggplot2)
data(diamonds)
(p <- ggplot(diamonds, aes(clarity, fill=cut)) + geom_bar(position="dodge"))
max.y <- 10000 
p + ylim(0, max.y)
p + scale_y_continuous(limits=c(0, max.y), breaks=seq(0, max.y, 1000))

我得到以下三个图。第一个不设置y轴，第二个使用ylim()，第三个使用scale_y_continuous()。我希望这有帮助！

在此处输入图像描述

于 2012-06-30T19:53:40.390 回答