问题标签 [facet-grid]

我无法得到这个问题的答案。我和那个用户想要的是在使用 facet_grid() 时向所有列添加轴刻度和标签。

分面时显示每个子图的 y 轴

当我运行可重现的示例和解决方案时（在添加 abc=as.data.frame(abc) 以修复初始错误之后）我收到一条错误消息

gtable_add_grob(g, grobs = list(segmentsGrob(1, 0, 1, 1), segmentsGrob(1, ) 中的错误：并非所有输入的长度都为 1 或与 'grobs 相同的长度

我制作了自己的可重现示例，因为原始示例是 ehhm，有点奇怪:-)。它导致相同的错误消息

答案应该是这样的：

我正在尝试使用 ggplot 中的分面网格将样本和染色体绘制为行和列。我的问题是每个方面都非常小，因为我有 25 条染色体和许多样本。有没有办法用实际大小绘制每个方面，并在样本和染色体上水平和垂直滚动？这是我的代码

结果看起来像这样

如您所见，刻面缩小了图，其中所有细节都消失了。我想知道如何制作一个高分辨率图，其中可以水平和垂直滚动以详细查看每个样本的每个染色体。

提前致谢

我正在尝试绘制我的数据，使其看起来像这样（取自此博客）：

我的数据如下所示：

“Category”实际上是“Group”的一个子类别，每个“Group”都包含不同的“Categories”。例如，藻类组只包含“类别”中列出的这五种不同的藻类，而昆虫组不包括任何藻类类别。

我希望按特定顺序绘制组，并按排名顺序绘制研究数量（“studies_n”）：

有了这个，我尝试了两种不同的方法来绘制数据：

方法 A。

这没关系，但我宁愿条形图是水平的而不是垂直的（以便更容易阅读标签）。此外，x 轴上的文本未对齐。

方法 B。

这是一个更好的布局，但是所有的类别都是为每个组绘制的，这太荒谬了。

帮助？

我在 ggplot2 中使用 facet_grid 绘制条形图进行类划分。任何人都可以告诉我为什么我会收到未使用的 switch="x" 错误，试图将构面标签放在底部？：

我得到的错误如下：

从 2002 年到 2014 年，我有按COUNTYNAME（35 个县）和按REGIONS （8 个区域）划分的 NDVI 值的月度信息。下面是按区域绘制箱线图（x=县名和 y=十二月）和 facet_grid的脚本，并按以下顺序排列箱线图12 月的中值。在输出图中，我想做一些更改，例如

1. 仅保留COUNTYNAME和属于REGIONS的箱线图，并删除其余部分。例如。属于REGIONS 1 的COUNTYNAME的数量只有 6 个。我想删除其余的县信息（x 轴标签和空的绘图空间）。

2. 绘制变量Dec的 GRANDMEAN

.

我有一些数据想在 Seaborn 中可视化FacetGrid。

但是，结果图被截断：

我该如何解决？

我正在使用 ggplot 绘制条形图，显示三个采样点（列 = 因子）的社区中生物的相对丰度。但是，我希望分面网格根据它们的因子分离数据（顶部网格中的所有因子 1，中间网格中的所有因子 2，下部网格中的所有因子 3）。目前，所有样本（y 值）都出现在每个网格中。

这是我的命令

最后这是我目前的图表

谢谢！

请先在此处运行可重现的代码。

这是创建的两个箱形图。上一个很简单。底部是一个带有 的箱线图facet_grid。

这个想法是将它们连接在一起。其中一个中的刷点将突出显示另一个箱形图中的点和点。

现在，在一个箱形图中选择点似乎不能正常工作。

并且箱线图与facet_grideven 本身不起作用。

我认为关键问题在于facet_grid功能。

我们怎样才能使facet_grid工作正常brush。

谢谢。

我有一个数据集包含从 0 到 140 的深度数据，其他列包括一些百分比。我使用 ggplot 和 facet 绘制数据，除了轴底部的 y 轴（深度）上的零之外，它很棒。我希望这个零位于 y 轴的顶部。

这是例如数据：

我正在使用此代码将它们绘制成条形图：

如您所见，深度轴从底部开始：

我想知道如何反转深度轴，以便 0 从顶部开始？

我有这个在 R 中使用 ggplot2 生成的图。

生成此图的代码是：

如您所见，我根据 x 轴变量的大小写添加了一个水平空间。但是，现在我还想根据另一个因素变量添加垂直间距。我只是将代码更改为：

以上给出了我所追求的外观，但请注意这些值都搞砸了！例如 20:b 和 20:c 在第一个图中是蓝色的，但在第二个图中是红色的。第一个图包含正确的值。

几个小时以来，我一直在疯狂地检查我的因子标签，但我似乎找不到问题所在。我想要一个解决方案，我可以如何将垂直空间添加到我的第一个情节，使用 facet_grid 或不使用，没关系，并且任何能够解释我的第二个情节中出了什么问题的人都将获得特别奖励积分。

非常感谢您的帮助。