Question

是否有更有效的方法在ggplot2中展示这些数据？ 理想情况，我希望他们都在一个情节中。我知道这可以通过python matlibplot来实现，但我更喜欢ggplot2的视觉效果。

用于生成图表的

R代码：

#load libraries
library(ggplot2)
library (gridExtra)
library(scales)   

#generate some data plot 1
var_iter <- c(seq(0, 4000, 20))
x <- runif(201,0.877813, 2.283210)
var_loss <- c(sort(x, decreasing = TRUE))
rndm1 <- data.frame(var_iter, var_loss)



#generate some data plot 2
var_iter2 <- c(seq(0, 3500, 500))
x2 <- runif(8,0.1821, 0.6675)
var_acc  <- c(sort(x2, decreasing = FALSE))
rndm2 <- data.frame(var_iter2, var_acc)



#plot loss
c <- ggplot(data=rndm1, aes(x=var_iter, y=var_loss)) + geom_line(aes(colour="Log Loss"))  +
  scale_colour_manual(name='', values=c('Log Loss'='#00BFC4'))  + #theme_bw() +
  xlab("iterations") + ylab("log loss") + theme(legend.position=c(1,1),legend.justification=c(1,1),
                                                legend.direction="horizontal",
                                                legend.box="horizontal",
                                                legend.box.just = c("top"), 
                                                legend.background = element_rect(fill=alpha('white', 0.3)))



#plot accuracy
d <- ggplot(data=rndm2, aes(x=var_iter2, y=var_acc))  + geom_line(aes(colour="Accuracy"))  +
  scale_colour_manual(name='', values=c('Accuracy'='#F8766D')) + #theme_bw() +
  xlab("iterations") + ylab("accuracy") + theme(legend.position=c(0.80, 1),legend.justification=c(1,1),
                                                legend.direction="horizontal",
                                                legend.box="horizontal",
                                                legend.box.just = c("top"), 
                                                legend.background = element_rect(fill=alpha('white', 0.3)))



grid.arrange(c, d, ncol=2)

Answer 1

您仍然可以使用在另一个图层上添加图层的相同概念。

ggplot(rndm1, aes(x=var_iter)) + 
  geom_line(aes(y=var_loss, color="var_loss")) + 
  geom_line(data=rndm2, aes(x=var_iter2, y=var_acc, color="var_acc"))

或者将两个数据框组合在一起并为颜色创建另一个变量。

# Change the column name, so they can combine together
names(rndm1) <- c("x", "y")
names(rndm2) <- c("x", "y")
rndm <- rbind(rndm1, rndm2)

# Create a variable for color
rndm$group <- rep(c("Log Loss", "Accuracy"), c(dim(rndm1)[1], dim(rndm2)[1]))
ggplot(rndm, aes(x=x, y=y, color=group)) + geom_line()

Answer 2

我想提出与JasonWang相同的想法，但他更快。我认为这是要走的路（因此我自己投了赞成票）。

ggplot2不允许两个y轴，原因是：Plot with 2 y axes, one y axis on the left, and another y axis on the right

这是误导。

但如果你还想这样做的话。您可以使用基础plot或dygraphs（例如）

来执行此操作

rndm2$var_iter <- rndm2$var_iter2
rndm2$var_iter2 <- NULL
merged.rndm <- merge(rndm1, rndm2, all = TRUE)

dygraph(merged.rndm) %>% dySeries("var_acc", axis = "y2")

但是这会给你var_acc的分数，因为它的观察次数要少得多。

你可以填补它。

merged.rndm1 <- as.data.frame(zoo::na.approx(merged.rndm))
dygraph(merged.rndm1) %>% dySeries("var_acc", axis = "y2")

注意：这有近似值，这可能不是您想要做的事情。

在ggplot2中呈现两条曲线

2 个答案: