如何将单独的coord_cartesian（）应用于“放大”到facet_grid（）的各个面板中？

Question

受Q Finding the elbow/knee in a curve的启发，我开始玩smooth.spline()。

特别是，我想要想象参数df（自由度）如何影响近似以及一阶和二阶导数。请注意，此Q 不关于近似值，但关于ggplot2可视化中的特定问题（或边缘情况）。

第一次尝试：简单facet_grid()

library(ggplot2)
ggplot(ap, aes(x, y)) +
  geom_point(data = dp, alpha = 0.2) +
  geom_line() + 
  facet_grid(deriv ~ df, scales = "free_y", labeller = label_both) + 
  theme_bw()

dp是一个data.table，包含要求近似值的数据点，ap是一个data.table，带有近似数据加上导数（数据如下）。

对于每一行，facet_grid() scales = "free_y"已选择显示所有数据的比例。不幸的是，一个面板有一些“异常值”，这使得很难在其他面板中看到细节。所以，我想“放大”。

使用coord_cartesian()

“放大”

ggplot(ap, aes(x, y)) +
  geom_point(data = dp, alpha = 0.2) +
  geom_line() + 
  facet_grid(deriv ~ df, scales = "free_y", labeller = label_both) + 
  theme_bw() +
  coord_cartesian(ylim = c(-200, 50))

通过手动选择的范围，可以看到第3行面板中的更多细节。但是，限制已应用于网格的所有面板。因此，在第1行中，细节几乎无法区分。

我正在寻找的方法是将coord_cartesian()分别应用于网格的每个单独面板（或一组面板，例如行方向）。例如，之后可以操纵ggplot对象吗？

解决方法：将各个图表与cowplot

组合在一起

作为一种解决方法，我们可以使用cowplot包创建三个单独的图并将它们组合在一起：

g0 <- ggplot(ap[deriv == 0], aes(x, y)) +
  geom_point(data = dp, alpha = 0.2) +
  geom_line() + 
  facet_grid(deriv ~ df, scales = "free_y", labeller = label_both) + 
  theme_bw()

g1 <- ggplot(ap[deriv == 1], aes(x, y)) +
  geom_line() + 
  facet_grid(deriv ~ df, scales = "free_y", labeller = label_both) + 
  theme_bw() +
  coord_cartesian(ylim = c(-50, 50))

g2 <- ggplot(ap[deriv == 2], aes(x, y)) +
  geom_line() + 
  facet_grid(deriv ~ df, scales = "free_y", labeller = label_both) + 
  theme_bw() +
  coord_cartesian(ylim = c(-200, 100))

cowplot::plot_grid(g0, g1, g2, ncol = 1, align = "v")

不幸的是，这个解决方案

• 需要编写代码来创建三个单独的图，
• 复制条带和轴，并添加无法显示数据的空白。

facet_wrap()是另类吗？

我们可以使用facet_wrap()代替facet_grid()：

ggplot(ap, aes(x, y)) +
  # geom_point(data = dp, alpha = 0.2) + # this line causes error message
  geom_line() + 
  facet_wrap(~ deriv + df, scales = "free_y", labeller = label_both, nrow = 3) + 
  theme_bw()

现在，每个面板的y轴分别缩放，展示了一些面板的细节。不幸的是，我们仍然无法“放大”到右下方的面板，因为使用coord_cartesian()会影响所有面板。

另外，该行

geom_point(data = dp, alpha = 0.2)

奇怪的原因

  

gList中的错误（list（x = 0.5，y = 0.5，width = 1，height = 1，just =“center”，：     “gList”中只允许“grobs”

我必须将此行注释掉，因此不会显示要近似的数据点。

数据

library(data.table)
# data points
dp <- data.table(
  x = c(6.6260, 6.6234, 6.6206, 6.6008, 6.5568, 6.4953, 6.4441, 6.2186,
        6.0942, 5.8833, 5.7020, 5.4361, 5.0501, 4.7440, 4.1598, 3.9318,
        3.4479, 3.3462, 3.1080, 2.8468, 2.3365, 2.1574, 1.8990, 1.5644,
        1.3072, 1.1579, 0.95783, 0.82376, 0.67734, 0.34578, 0.27116, 0.058285),
  y = 1:32,
  deriv = 0)
# approximated data points and derivatives
ap <- rbindlist(
  lapply(seq(2, length(dp$x), length.out = 4),
         function(df) {
           rbindlist(
             lapply(0:2, 
                    function(deriv) {
                      result <- as.data.table(
                        predict(smooth.spline(dp$x, dp$y, df = df), deriv = deriv))
                      result[, c("df", "deriv") := list(df, deriv)]
                    })
           )
         })
)  

Answer 1

最新答案，但是以下骇客只是发生在我身上。会适合您的用例吗？

步骤1 。创建预期图的替代版本，限制y值的范围，以使scales = "free_y"为每个构面行提供所需的比例范围。还要创建具有完整数据范围的预期构面图：

library(ggplot2)
library(dplyr)

# alternate plot version with truncated data range
p.alt <- ap %>%
  group_by(deriv) %>%
  mutate(upper = quantile(y, 0.75),
         lower = quantile(y, 0.25),
         IQR.multiplier = (upper - lower) * 10) %>%
  ungroup() %>%
  mutate(is.outlier = y < lower - IQR.multiplier | y > upper + IQR.multiplier) %>%
  mutate(y = ifelse(is.outlier, NA, y)) %>%

  ggplot(aes(x, y)) +
  geom_point(data = dp, alpha = 0.2) +
  geom_line() + 
  facet_grid(deriv ~ df, scales = "free_y", labeller = label_both) + 
  theme_bw()

# intended plot version with full data range
p <- p.alt %+% ap

第2步。使用ggplot_build()为两个ggplot对象生成图数据。将alt版本的面板参数应用于预期版本：

p <- ggplot_build(p)
p.alt <- ggplot_build(p.alt)

p$layout$panel_params <- p.alt$layout$panel_params
rm(p.alt)

第3步。从修改后的绘图数据构建所需的绘图，并绘制结果：

p <- ggplot_gtable(p)

grid::grid.draw(p)

注意：在此示例中，我通过将所有构面行中距上/下四分位点都大于10 * IQR的所有值设置为NA来截断了数据范围。可以用定义异常值的任何其他逻辑来代替。