ggplot2中的stat_function（）是否可用于除矢量以外的args？

Question

我试图打印一些值（geom_point），并在上面用ggplot2绘制一些函数（stat_function），但是我无法绘制该函数，因为它具有类型为list的参数。

我想打印一个函数create.new.func(x,W)，该函数将获得两个参数（x，W），其中x是一个数值，W是一个包含两个不同维度的矩阵的列表。我尝试使用

stat_function(fun= create.new.func,aes(colour="sep1"),args = list(W=superW))

但是，我不断收到以下错误消息：

Computation failed in `stat_function()`: non-conformable arguments##

当然create.new.func(x,W=superW)可以完美地适用于任何x。 到目前为止，我所看到的所有代码片段似乎只对args参数使用向量，因此是我的问题。

示例：

W <- list(matrix(c(1, -1, -1, 1), nrow = 2), matrix(c(1, 2)))

func <- function(x, W){
    sum(W[[2]] * (W[[1]] %*% c(1, x)))
}

ggplot() + 
    geom_point(aes(x = 0, y = 0)) + 
    theme_bw()+
    stat_function(fun = func, args = list(W), aes(colour = "black")) +
    scale_colour_manual("data", values = c("blue"))

Answer 1

每?stat_function，fun必须向量化。 stat_function在x值范围之间生成一个长度为n（默认为101）的x值的向量，并将其传递到函数中，并用生成的y值绘制创建的x值。例如，

library(ggplot2)

ggplot() + stat_function(aes(x = 0:1), fun = sqrt)

请注意x必须有一个范围；如果x = 0，即使stat_function仍将是x值的向量（都将是相同的），即seq(0, 0, length.out = 101)，结果将只是一个点。

然后，使代码正常工作的一种快速方法是为x添加一个有用的域，并在x中的func上进行迭代：

W <- list(matrix(c(1, -1, -1, 1), nrow = 2), matrix(c(1, 2)))

func <- function(x, W){
    sapply(x, function(x_i){
        sum(W[[2]] * (W[[1]] %*% c(1, x_i)))
    })
}

# it's vectorized now
func(1:10, W)
#> [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9

ggplot() + 
    geom_point(aes(x = 0, y = 0)) + 
    stat_function(aes(x = 0:1), fun = func, args = list(W = W))

最终，这不是对func进行矢量化的大方法，因为它只是循环而不是编写更好的代码/数学，因此效率不是很高。不过，在这种情况下，简单函数的101个迭代仍将非常快，因此不一定值得进一步优化它。对于较慢，更复杂的功能，可能是这样。