Question

我正在尝试绘制一个图，其中x轴值被裁剪（截止值超出了轴限制），而y轴值没有被裁剪。

问题：

是否可以使用ggplot？
如何编写此代码？

代码：

Z <- data.frame(X = c(1,2,3,4,5,6,7,8), 
                Y = c(0,3,2,5,5.2,2,4,3))

# plotting with not filter (just toggle clip = on/off)
ggplot(Z, aes(x=X, y=Y)) + 
   geom_line() + 
   coord_cartesian(xlim = c(0, 7), 
                   ylim = c(0, 5), 
                   clip = 'off') + 
   theme_bw() +
   scale_y_continuous(expand = c(0,0)) +
   theme(plot.margin = unit(c(0.5, 0.5, 0.5, 0.5), 'cm'))

# plotting filter
ggplot(Z[Z$X < 7, ], aes(x=X, y=Y)) + 
   geom_line() + 
   coord_cartesian(xlim = c(0, 7), ylim = c(0, 5), clip = 'off') + 
   theme_bw() +
   scale_y_continuous(expand = c(0,0)) +
   theme(plot.margin = unit(c(0.5, 0.5, 0.5, 0.5), 'cm'))

输出（剪切/打开/过滤X值）：

我希望x轴在x = 6处停止，但y值能够超出绘图边界。

如果我进行过滤，则尽管存在更高的x值，但x轴的移动距离还不够。这也是我必须首先使用coord_cartesian的原因，因为scale_x_continuous和xlim都在绘图时都忽略了所有未来的x轴时间，因此请比它们早停行，因为描述为here

尝试：

我可以通过稍微增加y轴上限（在此示例中为5.2）来获得想要的效果，但是然后该限制超出了我想要的范围，并且当我使用实际数据进行绘制时看起来很奇怪。

y限制增加的实际数据图的输出：

在绘制实际数据时，在100标记上方的这条多余的线没有意义，因为它永远都不会超过100％，这就是为什么我要避免这种解决方法。（出于安全原因，未为该图添加数据/图代码）

Answer 1

在这种情况下，您可以利用coord_cartesian(xlim = ...)和scale_x_continuous(limits = ...)的不同行为。坐标功能将进行软剪切，即它们先绘制数据然后剪切。比例尺功能将对其进行硬裁剪，在绘制之前将其移出边界值。通过为缩放比例设置越界（oob）参数，可以更精确地缩放比例函数的剪切行为。默认情况下，它将检查（即删除数据），但是您可以使用scales函数中的squish()函数，使其仅将点呈现为最大值。

ggplot(Z, aes(x=X, y=Y)) + 
  geom_line() + 
  coord_cartesian(ylim = c(0, 5), 
                  clip = 'off') + 
  theme_bw() +
  scale_y_continuous(expand = c(0,0)) +
  scale_x_continuous(limits = c(0, 7), expand = c(0,0), oob = scales::squish) +
  theme(plot.margin = unit(c(0.5, 0.5, 0.5, 0.5), 'cm'))

Answer 2

我可能会误解您的问题，但是您不能仅过滤数据吗？

library(tidyverse)

df <- iris # load data

ggplot(filter(df, Sepal.Width <= 4), aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length)) + # plot data
    geom_point() +
    coord_cartesian(xlim = c(2, 4),    # set the x limits
                    ylim = c(4, 7.5),  # set the y limits
                    clip = 'off') +    # toggle on/off 
    theme_bw()                         # make graph a little nicer

使用coord_cartesian仅裁剪1个轴

2 个答案: