Question

我想在xyplot中表示来自不同单个单元格的数据，然后根据不同的类别为它们提供颜色。但是，当我能用点表示这个时：

cell<-rep(x = c("A","B","C","D"),50)
signal<-rep(sample(seq(from = 0, to = 50, by = 1), size = 50, replace = TRUE),4)
time<-sort(rep(seq(1,50),4),decreasing = F)
treatment<-rep(c("hard","soft"),50*2)
color<-rep(c("red","orange"),50*2)
data<-data.frame(cell,signal,time,treatment,color)

my.panel2 <- function(x, y, subscripts, col, pch,cex,sd,fill.color,...) {
  low95 <- y-sd[subscripts]
  up95 <- y+sd[subscripts]
  fill=fill.color [subscripts]
  panel.xyplot(x, y, col=fill.color, pch=pch,cex=cex, ...)
  panel.arrows(x, low95, x, up95, angle=90, code=3,lwd=3, 
               length=0.05, alpha=0.2,col=col)
}


xyplot(signal~time|as.factor(treatment), groups=as.factor((data$cell)), 
       data=data, type='l',
       color.line=as.character((data$color)))

但是以这种方式在视觉上跟踪细胞是不可能的。因此，我想对线条和多边形做同样的错误区域，但每次尝试时都会发生格子覆盖应该分配颜色的第二组（或者我无法正确地告诉格子。这是我的这样做的方法：

{{1}}

感谢; 桑蒂

Answer 1

感谢@Vince，他给了我一个有趣的想法。 ggplot2基于图层，因此我决定使用as.layer()在格子中尝试类似的内容。首先，我将我的数据分成三组，每个级别一个

fm1<-filter(fmeans, group=="Ave-int")
fm2<-filter(fmeans, group=="Mini-int")
fm3<-filter(fmeans, group=="High-int")
line1<-fm2[43,]
fm3<-rbind(fm3,line1)

然后我决定使用多边形作为错误带使用panel.polygon()：

my.panel.pol <- function(x, y, subscripts, col,sd,...) {
  plot.line <- trellis.par.get("plot.line")
  xs <- if(is.factor(x)) {
    factor(c(levels(x) , rev(levels(x))), levels=levels(x))
  } else {
    xx <- sort(unique(x))
    c(xx, rev(xx))
  }
  low95 <- y-sd[subscripts]
  up95 <- y+sd[subscripts]
  panel.xyplot(x, y, col=col,...)
  panel.polygon(xs, c(up95, rev(low95)), col=col, alpha=0.2, border=F)
}

然后表示所有数据并合并到一个图形

   a<-
      xyplot(Mean ~ slice*12 |treatment , fm1,
              layout=c(2,2),col="red",
             grid=T,
             ylim = c(0,max(fmeans$Mean)),
              group = stemcell, type = "l",
             sd=fm1$sd,
             panel.groups= "my.panel.pol",
             panel="panel.superpose")
    b<-xyplot(Mean ~ slice*12 |treatment , fm2,
              layout=c(2,2),col="blue",
              group = stemcell, type = "l",
              sd=fm2$sd,
              panel.groups= "my.panel.pol",
              panel="panel.superpose")
    c<-xyplot(Mean ~ slice*12 |treatment , fm3,
              layout=c(2,2),col="green",
              group = stemcell, type = "l",
              sd=fm3$sd,
              panel.groups= "my.panel.pol",
              panel="panel.superpose")

    a+as.layer(b)+as.layer(c)

所以结果如下：

R中的图中的子分组

1 个答案: