Question

道歉，这个例子不是那么好，但确实强调了这一点。

mtcars$tran <- factor(mtcars$am, labels=c("Man","Aut"))
ggplot(mtcars, aes(x=hp, y= mpg, group=tran)) + geom_smooth(aes(colour=tran))
ggplot(mtcars, aes(x=hp, y= mpg, group=tran)) + geom_point(aes(colour=tran)) 
ggplot(mtcars, aes(x=hp, y= mpg, group=tran)) + geom_point(aes(colour=tran)) + geom_smooth(aes(colour=tran))
ggplot(mtcars, aes(x=hp, y= mpg, group=tran)) + geom_smooth(aes(colour=tran)) + scale_y_continuous(limits=c(12,60))

我想要做的是绘制平滑的曲线，但通过限制y轴的比例来“放大”。然而，在计算平滑曲线时，ggplot似乎排除了超出比例限制的任何数据。是的，这似乎合乎逻辑，但我怎么看到我想看到的？在我的实际数据中，（原始）y值的范围在5到14之间，但平滑的曲线完全在7到9之间。因此顶部有很多空的空间。当我将其设置为c（7,9）时，它不再使用该范围之外的点来计算平滑曲线，因此我得到不同的曲线。

我无法通过数据提供，但您可以在此示例中看到此信息。看看在最后一个图中，两个点是否被删除，“Man”曲线的后半部分与原始图形中的不一样。

问题

如果scale_y_continuous限制用于构建平滑曲线（逻辑）的数据值，您如何使用所有数据绘制曲线，然后“放大”它（y轴）。

如果不清楚，请告诉我。

由于

Answer 1

使用coord_cartesian代替scale_y_continuous

ggplot(mtcars, aes(x=hp, y= mpg, group=tran)) + 
geom_smooth(aes(colour=tran))  +
coord_cartesian(ylim = c(12,60))

geom_smooth（） - 并缩放y轴，从平滑中丢失数据

1 个答案: