问题标签 [ggimage]

我想使用存储在外部文件（例如 SVG）中的矢量图形作为我在ggplot2图中的绘图符号。例如，按照 grImport 小插图中的这个示例（图 8）https://cran.r-project.org/web/packages/grImport/vignettes/import.pdf

此示例导入​​自定义 shapefile，然后使用lattice例如绘制它

来自包并且grid.symbols()是由.grImportPSflowergrImport

该ggimage包接近执行此操作，但它将图像转换为绘图下方的栅格，这是我试图避免的。

有什么办法可以实现类似的东西ggplot2吗？

标记

我想使用 ggimage 包将从网页（LeBron_James 分配在下面）中提取的图像添加到 ggplot 中。如何将它添加到下面的 ggplot rscript？

我正在尝试在 ggplot 中创建一个信息图表样式图，但在弄清楚如何开始时遇到了很多麻烦。我想在图像中绘制一个变量（女性）的计数，下面是国家/地区的名称。我认为这需要通过 geom_text 标签，但我不知道如何让它们在网格中均匀分布，并且在我的互联网搜索中没有成功。如果有人能指出我要搜索的内容或一般建议的正确方向，那就太好了！

这是我正在尝试做的一个例子：

我正在尝试在 ggraph 网络中使用图像（例如国旗）。我一直在寻找使用 ggimage's geom_image，但是我认为该函数需要适应 ggraph ，我们没有指定 x 和 y 坐标。

我正在尝试使用绘制的形状（例如使用 geom_circle）和图像来构建可视化。在这两种情况下，我都希望能够专门使用坐标将它们定位在页面上，而不是使用其中一种内置图表类型。

请参阅下面的更新...

但是，我可以得到具有正确纵横比的圆圈（即圆形而不是椭圆形）或图像，但不能两者兼而有之。在下面的示例中，您可以看到图像未显示为正方形。

我尝试了各种方法，包括 coord_fixed、scale_size_identity 和 coord_cartesian，但无济于事。整体输出将是横向的，这就是我设置笛卡尔限制的原因。

这是一个简化版本。在完整版中，我将从数据中获取坐标（我可以接受）。

更新来自@tjebo 的真正有用的输入和进一步的调查。

我现在发现至少有 4 种方法可以将图像添加到绘图中，每种方法都有自己的优点和缺点。我在下面列出了这些以帮助其他人进行此搜索。

绘制可以添加图像的基本形状

使用 ggtexture 绘图 - 多个图像 - 由 x 和 y 最大 - 最小定义的方面

https://rdrr.io/github/clauswilke/ggtextures/man/geom_textured_rect.html

使用 ggimage 绘图 - 多个图像 - 设备定义的方面

用cowplot绘图 - 单个图像 - 纵横比的自由

独立绘图表面和比例（0-1）

使用 annotation_custom (ggplot) 绘图 - 原始方面

似乎在中间坐标上使用最宽的高度和中心

我正在尝试绘制一些数据（不幸的是，主要是字符数据）并且我想使用 geom_flag 创建小标志图像以放在 x 轴（x = Country）上的标签下以使其更清晰，因为我无法编写完整的国名（阿根廷等长名字会很乱）

但是我得到的是下面的图像......只出现了一些标志，它们甚至没有正确显示，因为图像似乎“不够高”来包含它们。如何修改我的代码以显示所有标志并确保图像完全显示在图表中？我知道这很复杂，非常感谢您的帮助！这是我的代码：

我的数据的 dput()：

结构（列表（iso2 = c（“CA”，“DE”，“DE”，“CA”，“CA”，“AU”，“RU”，“BE”，“BE”，“BE”，“BE "、"TR"、"DE"、"DE"、"DE"、"DE"、"DE"、"DE"、"DE"、"DE"、"DE"、"DE"、"DE"、 “DE”、“DE”、“DE”、“DE”、“DE”、“DE”、“DE”、“DE”、“DE”、“DE”、“DE”、“DE”、“DE” ”, “DE”, “DE”, “DE”, “DE”, “DE”, “DE”, “DE”, “DE”, “DE”, “DE”, “DE”, “DE”, “德”，“德”，“德”，“德”，“FR”、“FR”、“FR”、“CN”、“CN”、“CN”、“CN”、“CN”、“CN”、“CN”、“CN”、“CN”、“FR” ”、“FR”、“FR”、“JP”、“JP”、“JP”、“JP”、“JP”、“SA”、“SA”、“BR”、“BR”、“BR”、 “BR”、“BR”、“BR”、“BR”、“BR”、“BR”、“BR”、“BR”、“RU”、“RU”、“BE”、“IT”、“IT” ”，“IT”，“IT”，“IT”，“IT”，“IT”，“IT”，“AR”，“IT”，“IT”，“CH”，“AR”，“IT”， “美国”、“美国”、“AR”、“AR”, “AR”, “AR”, “AR”, “JP”, “JP”, “US”, “US”, “US”), Place = structure(c(4L, 3L, 3L, 3L, 4L，4L，3L，5L，5L，5L，5L，4L，2L，2L，2L，2L，2L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，3L，4L，4L，4L，4L，4L， 4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，4L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，5L，3L，3L， 4L，3L，4L，4L，4L，4L，5L，5L，5L，5L，4L，4L，5L，4L，5L，5L，5L，5L，3L，4L，2L，4L，4L，4L，5L， 5L，5L，5L，5L，5L，2L，3L，5L，3L，3L，2L，2L，2L，3L，3L，4L，4L，5L，5L，5L，3L，5L，3L，3L，5L， 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 3L, 4L, 5L), .Label = c("Context Intro", "Context Rec 1", "Protectionism", "WTO 改革", "Multilateralism", “上下文建议 2”、“危机应对”、“海关”、“Gloval 价值链”、“上下文建议 3”、“微型中小企业”、“贸易融资”、“出口信贷机构”、“上下文建议 4”、“绿色贸易”、“对外投资”）、类=“因素”），Contentious?= c("无争议", "有争议", "无争议", "无争议", "无争议", "无争议", "有争议", "无争议", "有争议", "无争议", “无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、 “无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“有争议”、“有争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“有争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“有争议”、“有争议”、“无争议”、“无争议” ”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“有争议”、“有争议”、“有争议”、“有争议”、“无争议”、“无争议”有争议的”、“无争议的”、“无争议的”、“无争议的”、“无争议的”、“有争议的”、“有争议的”、“有争议的”、“无争议的”、“无争议的”、“有争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“有争议”、“有争议”、“有争议”、“无争议”、“有争议”、“有争议”、“有争议”、“有争议” ”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“有争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议” , “没有争议”, “有争议”, “没有争议”, “有争议”, “没有争议”, “有争议”, “没有争议”, “没有争议”, “没有争议”, “无争议”、“无争议”、“无争议”、“有争议”、“无争议”、“有争议”、“有争议”、“无争议”、“无争议”、“有争议”、“无争议”、 “无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“有争议”、“无争议”、“有争议”、“无争议”、“有争议”、“无争议” "),“有争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“有争议”、“无争议”、“有争议”、“无争议” , "有争议的", "没有争议的"),“有争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“无争议”、“有争议”、“无争议”、“有争议”、“无争议” , "有争议的", "没有争议的"),Comments number= c(2L, 9L, 9L, 1L, 2L, 1L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L , 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L , 15L, 15L, 15L, 2L, 2L, 3L, 1L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 3L, 1L, 1L, 6L, 6L, 6L, 6L, 1L, 1L , 2L, 3L, 3L, 3L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 2L, 2L, 1L, 1L, 4L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 2L, 2L, 7L, 2L, 2L , 1L, 7L, 4L, 2L, 2L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 6L, 6L, 2L, 1L, 2L), 国家 = c("加拿大", "德国", "德国", "加拿大”, “加拿大”, “澳大利亚”, “俄罗斯”, “比利时”, “比利时”, “比利时”, “比利时”, “土耳其”, “德国”, “德国”, “德国”, “德国”, “德国”，“德国”、“德国”、“德国”、“德国”、“德国”、“德国”、“德国”、“德国”、“德国”、“德国”、“德国”、“德国”、“德国” “, “德国”, “德国”, “德国”, “德国”, “德国”, “德国”, “德国”, “德国”, “德国”, “德国”, “德国”, “德国”, “德国”、“德国”、“德国”、“德国”、“德国”、“德国”、“德国”、“德国”、“德国”、“德国”、“法国”、“法国”、“法国” ", "中国", "中国", "中国", "中国”、“中国”、“中国”、“中国”、“中国”、“中国”、“法国”、“法国”、“法国”、“日本”、“日本”、“日本”、“日本” , “日本”, “沙特阿拉伯”, “沙特阿拉伯”, “巴西”, “巴西”, “巴西”, “巴西”, “巴西”, “巴西”, “巴西”, “巴西”, “巴西” , “巴西”, “巴西”, “俄罗斯”, “俄罗斯”, “比利时”, “意大利”, “意大利”, “意大利”, “意大利”, “意大利”, “意大利”, “意大利”, “意大利”、“阿根廷”、“意大利”、“意大利”、“瑞士”、“阿根廷”、“意大利”、“美利坚合众国”、“美利坚合众国”、“阿根廷”、“阿根廷”、“阿根廷”、“阿根廷”、“阿根廷”、“日本”、“日本”、“美国美国”，“美利坚合众国”，“美利坚合众国”）），row.names = c（NA，-114L），类= c（“tbl_df”，“tbl”，“data.frame”））类 = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))类 = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

我正在寻找一种方法来绘制具有预定义字段的图像并获得如下结果：

我想从以下位置构建它：

(1):带有预定义 x 和 y 限制的字段的 PNG 图像，如下所示：

( 2)：散点图，例如：

问题： 我该怎么做，理想情况下引用/修复字段限制到它们的 x 和 y 值？问候！

我想创建一个大致类似于以下示例的时间线图：在某些点有很多重叠，而在其他点没有很多重叠。

我需要的是：重叠的图像应该在必要时相互排斥，消除或减少重叠。理想情况下，我可以实现垂直或水平排斥。

类似于排斥的东西ggbeeswarm::geom_beeswarm或者ggrepel::geom_text_repel会很好，但那些不支持图像。所以我认为我需要预先应用某种一维打包算法，在每个组内的日期向量上实现迭代的成对排斥，以尝试找到不重叠的排列。

有任何想法吗？太感谢了！

^{由reprex 包于 2021-10-30 创建(v2.0.1)}