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我有一个看起来像这样的 .tsv 文件

MODEL           CA_RMSD BB_RMSD ALL_ATOM s1      s2     s3   
101_res_input   2.89    2.89    3.17    -84.37  -46.77  0.81   
102_res_input   3.29    3.29    3.52    -85.21  -50.49  1.04
103_res_input   3.74    3.73    3.98    -90.93  -48.18  1.65
104_res_input   3.09    3.07    3.34    -92.16  -49.63  1.03
105_res_input   3.44    3.43    3.69    -89.92  -49.81  1.08

我想要的是一张有 CA_RMSD 与 s1 的图表，然后是另一个有 CA_RMSD 与 s2 的图表，以及另一个有 CA_RMSD 与 s3 的图表，依此类推。散点图可能是我想象的最好的。我是 ggplot2 的新手，但似乎我想要使用刻面，因为我希望在同一图像上显示所有图，但是对于每个图，y 轴需要采用不同的比例。

对于每个图，我可以获得规模上的线性回归，告诉我哪些数据集相关性最好？必须有一些我缺少的功能才能做到这一点。

Ĵ

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3

这个怎么样？

require(ggplot2)
require(reshape2)
df.m <- melt(df, id.var = "CA_RMSD", measure.var = c("X.s1", "s2", "s3"))
p <- ggplot(data = df.m, aes(x = CA_RMSD, y = value)) + 
    geom_point() + 
geom_smooth(method = "lm") + 
    facet_wrap(~ variable, nrow=1, scales="free")
cors <- ddply(df.m, .(variable), summarise, cor = round(cor(CA_RMSD, value), 2))
p + geom_text(data=cors, aes(label=paste("r=", cor, sep=""), 
                   x=c(3,3,3), y=c(-75, -50, 0)))

在此处输入图像描述

于 2013-03-18T16:41:54.367 回答