这是我正在使用的代码示例
x<-as.factor(rep(c("tree_mean","tree_qmean","tree_skew"),3))
factor<-c(rep("mfn2_burned_99",3),rep("mfna_burned_5_7",3),rep("mfna_burned_5_7_10_12",3)))
y<-c(0.336457409,-0.347422910,-0.318945621,1.494109367, 0.003578698,-0.019985780,-0.484171146, 0.611589217,-0.322292664)
dat<-as.data.frame(cbind(x,factor,y))
head(dat)
x factor y
tree_mean mfn2_burned_99 -0.3364574
tree_qmean mfn2_burned_99 -0.3474229
tree_skew mfn2_burned_99 -0.3189456
tree_mean mfna_burned_5_7 -0.8269814
tree_qmean mfna_burned_5_7 -0.8088810
tree_skew mfna_burned_5_7 -2.5429226
tree_mean mfna_burned_5_7_10_12 -0.8601206
tree_qmean mfna_burned_5_7_10_12 -0.8474920
tree_skew mfna_burned_5_7_10_12 -2.9854178
我正在尝试绘制 x 偏离 0 的程度,并按每个因素对其进行分面,如下所示:
ggplot(dat) +
geom_point(aes(x=x,y=y),shape=1,size=3)+
geom_linerange(aes(x=x,ymin=0,ymax=y))+
geom_hline(yintercept=0)+
facet_grid(factor~.)
当我有三个因素时,这很好用(忽略*:我有一个重要性列,我已经删除了它。
下面的例子:
但是,我总共有 8 个因子,并且刻面模糊了绘图,使得每个 x 值与零的距离变得非常扭曲。
下面的例子
所以,我的问题是:考虑到我在 ggplot 中使用分面或颜色编码的大量 x 值和因子,有什么更好的方法来编码/渲染这个图?
我会非常愿意按因子而不是刻面对 x 的每个距离进行颜色编码,但我一直在努力思考如何在 ggplot 中做到这一点(对 ggplot 来说非常新),所以我可以还没有说它是否会使这个数字更容易解释。