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我正在使用ggplot2. 现在我正在以传统方式构建双标图，载荷用箭头表示。我也有兴趣使用校准轴并将加载轴表示为通过原点的线，并且加载标签显示在绘图区域之外。在基础 R 中，这是在

library(OpenRepGrid)
biplot2d(boeker)

在此处输入图像描述

但我正在寻找ggplot2解决方案。有人会有任何想法如何实现这样的目标ggplot2吗？在绘图区域之外添加变量名称可以像这里我想的那样完成，但是如何绘制绘图区域之外的线段呢？

目前我所拥有的是

install.packages("devtools")
library(devtools)
install_github("fawda123/ggord")
library(ggord)
data(iris)
ord <- prcomp(iris[,1:4],scale=TRUE)
ggord(ord, iris$Species)

在此处输入图像描述

载荷在ord$rotation

                    PC1         PC2        PC3        PC4
Sepal.Length  0.5210659 -0.37741762  0.7195664  0.2612863
Sepal.Width  -0.2693474 -0.92329566 -0.2443818 -0.1235096
Petal.Length  0.5804131 -0.02449161 -0.1421264 -0.8014492
Petal.Width   0.5648565 -0.06694199 -0.6342727  0.5235971

如何通过原点、外部刻度和轴区域外部的标签添加线条（可能包括上面为重叠标签应用的酷抖动）？

注意我不想关闭剪辑，因为我的一些情节元素有时可能会超出边界框

编辑：之前有人显然问过类似的问题，尽管这个问题仍然没有答案。它指出，在基础 R 中做这样的事情（虽然以一种丑陋的方式）可以做，例如

plot(-1:1, -1:1, asp = 1, type = "n", xaxt = "n", yaxt = "n", xlab = "", ylab = "")
abline(a = 0, b = -0.75)
abline(a = 0, b = 0.25)
abline(a = 0, b = 2)
mtext("V1", side = 4, at = -0.75*par("usr")[2])
mtext("V2", side = 2, at = 0.25*par("usr")[1])
mtext("V3", side = 3, at = par("usr")[4]/2)

在此处输入图像描述

最小可行的例子ggplot2是

library(ggplot2)
df <- data.frame(x = -1:1, y = -1:1)
dfLabs <- data.frame(x = c(1, -1, 1/2), y = c(-0.75, -0.25, 1), labels = paste0("V", 1:3))
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +  geom_blank() +
  geom_abline(intercept = rep(0, 3), slope = c(-0.75, 0.25, 2)) +
  theme_bw() + coord_cartesian(xlim = c(-1, 1), ylim = c(-1, 1)) +
  theme(axis.title = element_blank(), axis.text = element_blank(), axis.ticks = element_blank(),
        panel.grid = element_blank())
p + geom_text(data = dfLabs, mapping = aes(label = labels))

在此处输入图像描述

但正如您看到的标签没有运气，我正在寻找一种不需要关闭剪辑的解决方案。

EDIT2：一个相关问题是我如何在 X 轴顶部和 Y 轴右侧添加自定义中断/刻度线和标签，例如红色，以显示因子载荷的坐标系？（如果我会相对于因子分数对其进行缩放以使箭头更清晰，通常与单位圆结合使用）

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2 回答 2

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也许作为替代方案，您可以完全删除默认面板框和轴，并在绘图区域中绘制一个较小的矩形。剪裁线条以免与文本标签发生冲突有点棘手，但这可能会奏效。

在此处输入图像描述

df <- data.frame(x = -1:1, y = -1:1)
dfLabs <- data.frame(x = c(1, -1, 1/2), y = c(-0.75, -0.25, 1), 
                     labels = paste0("V", 1:3))
p <- ggplot(data = df, aes(x = x, y = y)) +  
  geom_blank() +
  geom_blank(data=dfLabs, aes(x = x, y = y)) +
  geom_text(data = dfLabs, mapping = aes(label = labels)) +
  geom_abline(intercept = rep(0, 3), slope = c(-0.75, 0.25, 2)) +
  theme_grey() +
  theme(axis.title = element_blank(), 
        axis.text = element_blank(), 
        axis.ticks = element_blank(),
        panel.grid = element_blank()) + 
  theme()

library(grid)
element_grob.element_custom <- function(element, ...)  {
  rectGrob(0.5,0.5, 0.8, 0.8, gp=gpar(fill="grey95"))
}

panel_custom <- function(...){ # dummy wrapper
  structure(
    list(...), 
    class = c("element_custom","element_blank", "element") 
  ) 

}

p <- p + theme(panel.background=panel_custom())


clip_layer <- function(g, layer="segment", width=1, height=1){
  id <- grep(layer, names(g$grobs[[4]][["children"]]))
  newvp <- viewport(width=unit(width, "npc"), 
                    height=unit(height, "npc"), clip=TRUE)
  g$grobs[[4]][["children"]][[id]][["vp"]] <- newvp

  g
}

g <- ggplotGrob(p)
g <- clip_layer(g, "segment", 0.85, 0.85)
grid.newpage()
grid.draw(g)
于 2015-08-16T09:49:38.917 回答
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那这个呢：

在此处输入图像描述

使用以下代码。如果您希望标签也位于顶部和右侧，请查看： http ://rpubs.com/kohske/dual_axis_in_ggplot2

require(ggplot2)

data(iris)
ord <- prcomp(iris[,1:4],scale=TRUE)

slope <- ord$rotation[,2]/ord$rotation[,1]

p <- ggplot() + 
  geom_point(data = as.data.frame(ord$x), aes(x = PC1, y = PC2)) +
  geom_abline(data = as.data.frame(slope), aes(slope=slope))

info <- ggplot_build(p)

x <- info$panel$ranges[[1]]$x.range[1]
y <- info$panel$ranges[[1]]$y.range[1]

p + 
  scale_x_continuous(breaks=y/slope, labels=names(slope)) +
  scale_y_continuous(breaks=x*slope, labels=names(slope)) +
  theme(axis.text.x  = element_text(angle=90, vjust=0.5),
        panel.grid.major = element_blank(),
        panel.grid.minor = element_blank(),
        axis.title.x=element_blank(),
        axis.title.y=element_blank())
于 2015-08-16T12:21:11.087 回答