R plot：操作曲线上的十进制数字和曲线外
最亲密的社区！我有一些问题，使用R情节使我的情节完美。我做了很多关于这个主题的研究，但是我无法解决最后剩下的问题（此外我对RStudio和编码一般都很新）。 我有这个使用以下代码创建的情节plot_example：
df1 <- read.csv2("df1.csv", header=T, sep=";", dec=".")
el_x1 <- df1$element
el_y1 <- df1$ratio
df2 <- read.csv2("df2.csv", header=T, sep=";", dec=".")
el_x2 <- df2$element
el_y2 <- df2$ratio
df3 <- read.csv2("df3.csv", header=T, sep=";", dec=".")
el_x3 <- df3$element
el_y3 <- df3$ratio
df4 <- read.csv2("df4.csv", header=T, sep=";", dec=".")
el_x4 <- df4$element
el_y4 <- df4$ratio
df5 <- read.csv2("df5.csv", header=T, sep=";", dec=".")
el_x5 <- df5$element
el_y5 <- df5$ratio
df6 <- read.csv2("df6.csv", header=T, sep=";", dec=".")
el_x6 <- df6$element
el_y6 <- df6$ratio
df7 <- read.csv2("df7.csv", header=T, sep=";", dec=".")
el_x7 <- df7$element
el_y7 <- df7$ratio
df8 <- read.csv2("df8.csv", header=T, sep=";", dec=".")
el_x8 <- df8$element
el_y8 <- df8$ratio
df9 <- read.csv2("df9.csv", header=T, sep=";", dec=".")
el_x9 <- df9$element
el_y9 <- df9$ratio
df10 <- read.csv2("df10.csv", header=T, sep=";", dec=".")
el_x10 <- df10$element
el_y10 <- df10$ratio
df11 <- read.csv2("df11.csv", header=T, sep=";", dec=".")
el_x11 <- df11$element
el_y11 <- df11$ratio
par(fin = c (5,5), mar = c(5,5,6,1), xpd = "true")
plot (xlim = c(0.1,250), ylim = c(0.003,4), el_x1, el_y1, log = "xy", xlab = "element (ppm)", ylab = "ratio", pch = 0, cex = 0.7, col = "orange1", las = 1, cex.axis = 1, cex.lab = 1.8, yaxs = "i", xaxs = "i")
points (el_x2, el_y2, pch = 3, cex = 0.7, col = "olivedrab2", las = 1, yaxs = "i", xaxs = "i")
points (el_x3, el_y3, pch = 4, cex = 0.7, col = "darkseagreen1", las = 1, yaxs = "i", xaxs = "i")
points (el_x4, el_y4, pch = 2, cex = 0.7, col = "khaki1", las = 1, yaxs = "i", xaxs = "i")
points (el_x5, el_y5, pch = 1, cex = 0.7, col = "lavender", las = 1, yaxs = "i", xaxs = "i")
points (el_x6, el_y6, pch = 15, cex = 0.7, col = "seagreen", las = 1, yaxs = "i", xaxs = "i")
points (el_x7, el_y7, pch = 15, cex = 1, col = "indianred1", las = 1, yaxs = "i", xaxs = "i")
points (el_x8, el_y8, pch = 16, cex = 1, col = "royalblue1", las = 1, yaxs = "i", xaxs = "i")
points (el_x9, el_y9, pch = 15, cex = 1, col = "red2", las = 1, yaxs = "i", xaxs = "i")
points (el_x10, el_y10, pch = 16, cex = 1, col = "navy", las = 1, yaxs = "i", xaxs = "i")
points (el_x11, el_y11, pch = 16, cex = 1, col = "darkmagenta", las = 1, yaxs = "i", xaxs = "i")
legend ("topright", inset=c(-0.46,0), legend=c("df1verylongname", "df2verylongname", "df3verylongname", "df4verylongname", "df5verylongname", "df6verylongname", "df7verylongname","df8verylongname", "df9verylongname", "df10verylongname", "df11verylongname"), pch=c(0,3,4,2,1,15,15,15,16,16,16), col=c("orange1","olivedrab2","darkseagreen1","khaki1", "lavender", "seagreen", "indianred1", "red2", "royalblue2", "navy", "darkmagenta"))
现在，我想做一些修改。
- （最重要的）我必须操纵轴上的十进制数字（两者）。我想保持0.005，但我想摆脱50.0（它应该是：50）。我无法用＆＃34; sprintf＆＃34;来操纵它。正确。那么如何删除所有不必要的.0xxx数字呢？如果有另一个解决方案，而不是使用图片编辑程序操作绘图，那将会很好......
- 我可以将图例的大小调整为情节的高度吗？它应该从右侧盒的底部到顶部（在这种情况下从y值0.003到4）到达。
- 是否有另一种方法将图例放在图表旁边而不是＆＃34; xpd = true＆＃34;？因为我想摆脱一些似乎是异常值的数据点。当然，我可以调整绘图的大小或删除异常值，但如果在添加xpd之前，框内外的点没有显示/更喜欢，那将会更容易。
- 是否有一种很好的方法可以在轴数字和轴标签之间获得更多空间？将情节调整到这个尺寸是很困难的，我调整空间的尝试破坏了一切，我真的不想让轴数字更小...... :( :(
这里有一点输入数据，我将df简化为必要的东西：
sample element ratio
1 0.6175 0.063568046
2 4.678133548 0.008924568
3 3.638120051 0.005707297
4 4.116887372 0.007867378
5 3.090387742 0.059814081
6 10.3098635 0.040600128
7 10.29649952 0.019962218
8 8.241753356 0.012910088
9 26.76850701 0.294731393
10 8.136495793 0.031161747
11 7.993317894 0.021593337
12 10.48361696 0.025802074
13 14.37169851 0.030482194
14 13.19394369 0.032786504
15 3.756483892 0.027182974
16 12.21848391 0.032594756
17 6.560291802 0.049019108
18 10.71912771 0.072430938
19 1.708155726 0.007771124
20 10.0684893 0.054408104
21 16.38043254 0.076730258
22 11.50283707 0.044073631
23 10.11554913 0.064254448
24 13.52364219 0.0707148
25 10.51594695 0.060657727
26 14.51045122 0.07431958
27 16.46248665 0.059498267
28 12.17582522 0.04927026
29 20.83513461 0.059772704
30 18.10278099 0.069570053
31 8.404223175 0.051083018
32 13.96869871 0.069607707
33 9.396932425 0.044899193
34 12.39775022 0.066800258
35 1.625963393 0.009627417
36 16.9934813 0.059799741
37 75.5 0.3775
38 73 0.350961538
39 45.3 0.191949153
40 92.5 0.409292035
41 39.8 0.176106195
42 48.2 0.194354839
43 48.9 0.188076923
44 52.6 0.219166667
45 44.4 0.1734375
46 53.9 0.245
47 168.4 0.559468439
48 165.8 0.587943262
49 87.9 0.412676056
50 99.5 0.328382838
51 105.9 0.318975904
52 172.7 0.579530201
53 190.4 0.602531646
54 206.6 0.586931818
55 101 0.321656051
56 101.8 0.329449838
57 117.7 0.346176471
58 97.9 0.337586207
59 90.5 0.285488959
60 182.1 0.550151057
61 109.9 0.399636364
62 8 0.053619303
63 4.9 0.039294306
64 4.7 0.035768645
65 6.3 0.041888298
66 8.3 0.035698925
67 6.7 0.043733681
68 25.2 0.193548387
69 24.7 0.168600683
70 59.1 0.226610429
71 30.6 0.234303216
72 45.1 0.223710317
73 93.2 0.315611243
74 83.1 0.309151786
75 88.8 0.311360449
76 34.8 0.169014085
77 36.6 0.183550652
78
79 4.47 0.071565802
80 1.62 0.012413793
81 2.08 0.021010101
82 1.27 0.012330097
83 1.34 0.019705882
84 2.54 0.030274136
85 3.96 0.057641921
86 32.9 0.115438596
87 19.4 0.067595819
88 27.6 0.088461538
89 14.5 0.050699301
90 31 0.096875
91 36.3 0.078232759
92 27.8 0.072395833
93 8.56 0.039447005
94 10.1 0.040239044
95 4.44 0.056060606
96 3.94 0.05317139
97 4.18 0.059123055
98 5.23 0.07568741
如果需要更多输入数据，请联系。 如果有人能在这种情况下帮助我，我会很高兴。 问候！
2 个答案:
答案 0 :(得分：0)
以下是ggplot2的解决方案。它不能满足您的所有要求，因为您只提供了1个元素的数据，而且我还没有完全理解所有要求。轴标签是荒谬的，但你明白了。
library(ggplot2)
df <- read.table(stringsAsFactors = FALSE, header = TRUE, text = "sample element ratio
1 0.6175 0.063568046
2 4.678133548 0.008924568
3 3.638120051 0.005707297
4 4.116887372 0.007867378
5 3.090387742 0.059814081
6 10.3098635 0.040600128
7 10.29649952 0.019962218
8 8.241753356 0.012910088
9 26.76850701 0.294731393
10 8.136495793 0.031161747
11 7.993317894 0.021593337
12 10.48361696 0.025802074
13 14.37169851 0.030482194
14 13.19394369 0.032786504
15 3.756483892 0.027182974
16 12.21848391 0.032594756
17 6.560291802 0.049019108
18 10.71912771 0.072430938
19 1.708155726 0.007771124
20 10.0684893 0.054408104
21 16.38043254 0.076730258
22 11.50283707 0.044073631
23 10.11554913 0.064254448
24 13.52364219 0.0707148
25 10.51594695 0.060657727
26 14.51045122 0.07431958
27 16.46248665 0.059498267
28 12.17582522 0.04927026
29 20.83513461 0.059772704
30 18.10278099 0.069570053
31 8.404223175 0.051083018
32 13.96869871 0.069607707
33 9.396932425 0.044899193
34 12.39775022 0.066800258
35 1.625963393 0.009627417
36 16.9934813 0.059799741
37 75.5 0.3775
38 73 0.350961538
39 45.3 0.191949153
40 92.5 0.409292035
41 39.8 0.176106195
42 48.2 0.194354839
43 48.9 0.188076923
44 52.6 0.219166667
45 44.4 0.1734375
46 53.9 0.245
47 168.4 0.559468439
48 165.8 0.587943262
49 87.9 0.412676056
50 99.5 0.328382838
51 105.9 0.318975904
52 172.7 0.579530201
53 190.4 0.602531646
54 206.6 0.586931818
55 101 0.321656051
56 101.8 0.329449838
57 117.7 0.346176471
58 97.9 0.337586207
59 90.5 0.285488959
60 182.1 0.550151057
61 109.9 0.399636364
62 8 0.053619303
63 4.9 0.039294306
64 4.7 0.035768645
65 6.3 0.041888298
66 8.3 0.035698925
67 6.7 0.043733681
68 25.2 0.193548387
69 24.7 0.168600683
70 59.1 0.226610429
71 30.6 0.234303216
72 45.1 0.223710317
73 93.2 0.315611243
74 83.1 0.309151786
75 88.8 0.311360449
76 34.8 0.169014085
77 36.6 0.183550652
79 4.47 0.071565802
80 1.62 0.012413793
81 2.08 0.021010101
82 1.27 0.012330097
83 1.34 0.019705882
84 2.54 0.030274136
85 3.96 0.057641921
86 32.9 0.115438596
87 19.4 0.067595819
88 27.6 0.088461538
89 14.5 0.050699301
90 31 0.096875
91 36.3 0.078232759
92 27.8 0.072395833
93 8.56 0.039447005
94 10.1 0.040239044
95 4.44 0.056060606
96 3.94 0.05317139
97 4.18 0.059123055
98 5.23 0.07568741")
#
ggplot(df, aes(element, ratio, fill="Element 1")) +
geom_point(color="red2") +
#geom_point(color=factor(1), size=1)
coord_cartesian( xlim=c(0, 300), ylim=c(0.0003, 4)) +
scale_x_continuous(labels=c(0, "hundred", 200, ">=300"), breaks=c(0, 100, 200, 300)) +
labs(x = "X axis", y = "Y axis (ratio/ppm)", fill = "Elements") +
theme_minimal() +
theme(#legend.position = "right",
legend.position = c(0.05, 0.95),
legend.justification = c(0.05, 0.95),
axis.title.x = element_text(color="black", hjust = 0),
axis.title.y = element_text(color="black", hjust = 0))
答案 1 :(得分：0)
我无法真正解决第2项到第4项。但是，第1项的关键是使用signif创建标签并使用axis创建自定义轴。
首先是一些跨越几个数量级的样本数据：
set.seed(14)
x <- 10^(rnorm(30))
y <- 10^(rnorm(30))
接下来选择您想要的轴刻度位置，并设置一个矢量以包含标签。
tick_pos <- c(.03, .1, .3, 1, 3, 10, 30, 100, 300)
tick_lbl <- character(length(tick_pos))
然后从刻度位置计算适当的标签：
for (i in seq_along(tick_pos)) {
tick_lbl[i] <- signif(tick_pos[i], 1)
}
请注意，您不能将整个tick_pos向量传递到signif，因为该函数会强制结果使用单一格式。
> signif(tick_pos, 1)
[1] 3e-02 1e-01 3e-01 1e+00 3e+00 1e+01 3e+01 1e+02 3e+02
最后，创建没有轴的绘图，添加自定义轴，然后创建一个框架：
plot(x, y, log = 'xy', axes = FALSE)
axis(1, labels = tick_lbl, at = tick_pos)
axis(2, labels = tick_lbl, at = tick_pos)
box()
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