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前段时间我执行了一个图表，其中包含具有不同值集的多条线。结果是这张 y 轴上的值作为部分 od 值的图像：http: //imgur.com/a/aLRUC 一段时间后，我使用了完全相同的代码，但只是稍微更改了表中的一些值，然后输出此图像是否具有连续 y 轴：http: //imgur.com/v6DLB09

在这两种情况下，我都使用了完全相同的代码，但我得到了两次不同的输出。我想获得第一个输出，其中 y 轴分段显示，以便更好地显示多年来值的偏差。谁能建议我怎么做？我使用的数据是 *.csv 表，它有 6 列，其值代表我研究区域中土地使用的百分比

Sensor    Acquisition_time  Land   Sea   Lagoon River
Landsat_4 1992              72.79  19.05 7.56   0.60
Landsat_5 1984              72.96  19.17 7.02   0.85
Landsat_5 1988              72.82  19.41 7.09   0.68
Landsat_5 1996              73.46  19.27 6.71   0.56
Landsat_5 2000              72.72  19.23 7.43   0.62
Landsat_5 2004              72.48  19.05 7.78   0.69
Landsat_5 2008              72.67  19.14 7.49   0.70
Landsat_8 2013              72.66  19.10 7.49   0.75
Landsat_8 2016              72.81  19.03 7.38   0.78

我使用的代码是：

table <- read.csv("results.csv", header=TRUE)
mtbl <- melt(table, id.vars="Acquisition_time", measure.vars = c("Land", "Sea", "Lagoon", "River"))

#draw a graph
ggplot(data=mtbl, aes(x= Acquisition_time, y=value, group=variable, colour=variable)) +
  geom_line() +
  geom_point( size=4, shape=21, fill="white") +
  scale_x_continuous(name="Years", breaks = mtbl$Acquisition_time)

我应该添加什么来获得之前自动获得的 y 轴上的离散值？

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它与您的价值有关，在第一个示例中是一个因素，在第二个示例中是一个连续值。这是一个可重现的示例：

Acquisition_time <- c(1992,1984,1988,1996,2000,2004,2008,2013,2016)
Land <- c(72.79,72.96,72.82,73.46,72.72,72.48,72.67,72.66,72.81)
Sea <- c(19.05,19.17,19.41,19.27,19.23,19.05,19.14,19.10,19.03)
Lagoon <- c(7.56,7.02,7.09,6.71,7.43,7.78,7.49,7.49,7.38)
River <- c(0.60,0.85,0.68,0.56,0.62,0.69,0.70,0.75,0.78)

table <- data.frame(Acquisition_time, Land, Sea, Lagoon, River)

library(tidyr)
library(dplyr)
library(ggplot2)

mtbl <- table %>% gather(variable, value, -Acquisition_time)

mtblfac <- mtbl %>% mutate(value = factor(value))

# with value as numeric
ggplot(data=mtbl, aes(x= Acquisition_time, y=value, group=variable, colour=variable)) +
  geom_line() +
  geom_point( size=4, shape=21, fill="white") +
  scale_x_continuous(name="Years")

# with value as factor
ggplot(data=mtblfac, aes(x= Acquisition_time, y=value, group=variable, colour=variable)) +
  geom_line() +
  geom_point( size=4, shape=21, fill="white") +
  scale_x_continuous(name="Years")

但我建议您使用分面和连续值，如下例所示，因为您保留了值之间的关系，而不是使它们分类。但是使用该scales="free"选项，您可以区分差异，就像您的第一个示例一样。

# with value as numeric and facets
ggplot(data=mtbl, aes(x= Acquisition_time, y=value, group=variable, colour=variable)) +
  geom_line() +
  geom_point( size=4, shape=21, fill="white") +
  scale_x_continuous(name="Years") +
  facet_grid(variable~., scales="free")

在此处输入图像描述

于 2017-01-31T13:59:12.543 回答