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我正在尝试使用 ggplot 创建一个散点图，该散点图共享一个 X 轴，但 Y 轴具有两个不同的比例。

Y 轴底部有三个刻度，从 0% 到 0.1%，然后是 0.1% 到 1%，最后是 10% 的等间隔。

这里的一个例子：

在此处输入图像描述

有没有办法使用 ggplot 在 R 中产生类似的东西？我会修改轴吗？在同一个面板上叠加多个图？或者是其他东西？

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通常不建议在 ggplot2 中使用不连续的轴，原因在此问题中探讨。Hadley Wickham（ggplot2 的创建者）在这里解释：

我不是这种显示器的忠实粉丝，因为我认为它在视觉上会失真。我认为显示两个图更合适 - 一个是所有数据，一个是小值。这样您就可以看到大值在多大程度上支配了较小的值。

不过，确实有可能！您必须创建一个自定义轴转换，这不适合胆小的人。

这是一个例子。假设我们有在y对数正态范围内的数据。

set.seed(20)
dat <- data.frame(x = c(0, rnorm(50)), y = c(0, exp(rnorm(50, -2, 1.5))))
ggplot(dat, aes(x, y)) + geom_point()

原来的

许多点在底部附近拥挤：假设我想将所有低于 1 的值放在对数刻度上，将高于 1 的值放在线性刻度上。因此，我创建了一个名为 的自定义转换，combine_trans它将对数刻度与线性刻度相结合（这与您上面的示例图不完全一样，因为它似乎变为 0，但它可能已经足够接近了）。

combine_trans <- function(breakpoint, tr1, tr2,
                          br1 = tr1$breaks,
                          br2 = tr2$breaks) {
    # combine two transformations.
    # can also be given functions to determine tick marks
    trans_breakpoint <- tr1$transform(breakpoint)
    trans <- function(x) {
        # choose which transformation to apply
        ifelse(x < breakpoint,
               tr1$transform(x),
               tr2$transform(x - breakpoint) - trans_breakpoint)
    }
    inv <- function(x) {
        # inverse of both transformations
        ifelse(x < trans_breakpoint,
               tr1$inverse(x),
               breakpoint + tr2$inverse(x + trans_breakpoint))
    }
    br <- function(x) {
        # combine break choices from both scales
        br1 <- br1(c(x[x < breakpoint], breakpoint))
        br2 <- br2(c(breakpoint, max(x[x > breakpoint])))
        br <- c(br1, br2)
        br[br > 0]
    }
    # combine domains
    dom <- c(max(tr1$domain[1], tr2$domain[1]), min(tr1$domain[2], tr2$domain[2]))
    trans_new("combined", trans, inv, breaks = br, domain = dom)
}

# combine log10 transformation and identity transformation
combined <- combine_trans(1, log10_trans(), identity_trans())

ggplot(dat, aes(x, y)) +
    geom_point() +
    scale_y_continuous(trans = combined) +
    geom_hline(yintercept = 1, lty = 2)

在此处输入图像描述

请注意，我手动添加了一条带有 的水平虚线geom_hline，这至少有助于引起对不连续性的注意。

您可以在此处看到另一个不连续变换的示例，它在轴中引入了一个简单的中断。

请注意，此代码很复杂，可能需要自定义。更重要的是，它仍然有些误导：通常，您可能应该将数据分成单独的图，或者将所有内容都放在对数刻度上。尽管如此，值得知道 ggplot2 让您可以使用这些工具，即使您使用它们“自爆”！

于 2015-02-26T08:30:55.510 回答