ggplot2: автоматическое масштабирование, включающее в себя полные контурные линии в geom_density_2d

Question

Надеюсь, это будет быстро.

Я использовал график, используя ggplot.

с кодом:

ggplot(ContourDummy,aes(x=Measure.Name1,y=Measure.Name2,colour=Category.Name)) 
+geom_density_2d() 

Моя проблема заключается в том, что некоторые из контурных линий не являются полными.

Теперь, если я масштабировать свою ось, добавив следующее ...

+ scale_x_continuous(minor_breaks=0, breaks=seq(14,26,12),limits=c(14,26)) 
+ scale_y_continuous(minor_breaks=0, breaks=seq(50,100,50),limits=c(50,100) 

я получаю желаемый результат.

Но есть ли способ автоматической установки пределов? Я хочу, чтобы иметь возможность тиражировать этот тип диаграммы автоматически, просто переключив источник данных, x, y и цвет.

Я не особо хочу, чтобы каждый раз набирал вес.

Answer 1

Вот функция, которая расширяет диапазоны x и y, чтобы включить максимальную степень контуров плотности. Функция работает следующим образом:

1. Создайте объект участка с й и у диапазонов вспененных далеко за пределами диапазона данных, так что мы можем быть уверены, что сюжет будет включать в себя полные линии контура.

2. Используйте ggplot_build для определения значений min и max x и y среди всех контуров плотности.

3. Установите х и у диапазоны участка до минимального и максимального х и у значений, определенной в шаге 2.

Параметр exp находится там, чтобы расширить окончательный выбор с помощью небольшого количества (1% по умолчанию), потому что небольшая часть контурной линии все же может быть отрезана без этого небольшого бита дополнительного заполнения (в приведенном ниже примере попробуйте построить кадр данных с exp=0, и вы поймете, что я имею в виду).

d2d = function(data, var1, var2, col, exp=0.005) { 

    # If the colour variable is numeric, convert to factor 
    if(is.numeric(data[,col])) { 
    data[,col] = as.factor(data[,col]) 
    } 

    # Create plot, but expand x and y ranges well beyond data 
    p=ggplot(data, aes_string(var1, var2, colour=col)) + 
    geom_density_2d() + 
    scale_x_continuous(limits=c(min(data[,var1]) - 2*diff(range(data[,var1])), 
           max(data[,var1]) + 2*diff(range(data[,var1])))) + 
    scale_y_continuous(limits=c(min(data[,var2]) - 2*diff(range(data[,var2])), 
           max(data[,var2]) + 2*diff(range(data[,var2])))) 

    # Get min and max x and y values among all density contours 
    pb = ggplot_build(p) 

    xyscales = lapply(pb$data[[1]][,c("x","y")], function(var) { 
    rng = range(var) 
    rng + c(-exp*diff(rng), exp*diff(rng)) 
    }) 

    # Set x and y ranges to include complete density contours 
    ggplot(data, aes_string(var1, var2, colour=col)) + 
    geom_density_2d() + 
    scale_x_continuous(limits=xyscales[[1]]) + 
    scale_y_continuous(limits=xyscales[[2]]) 
} 

Попробуйте функцию на два встроенных наборах данных:

d2d(mtcars, "wt","mpg", "cyl") 
d2d(iris, "Petal.Width", "Petal.Length", "Species") 

Вот что участки выглядят с й по умолчанию и у диапазонов:

ggplot(mtcars, aes(wt, mpg, colour=factor(cyl))) + geom_density_2d() 

ggplot(iris, aes(Petal.Width, Petal.Length, colour=Species)) + geom_density_2d() 

Если вы хотите, чтобы контролировать количество делений оси, а также, вы можете, например, сделать что-то вроде этого:

d2d = function(data, var1, var2, col, nx=5, ny=5, exp=0.01) { 

    require(scales) 

    # If the colour variable is numeric, convert to factor 
    if(is.numeric(data[,col])) { 
    data[,col] = as.factor(data[,col]) 
    } 

    # Create plot, but expand x and y ranges well beyond data 
    p=ggplot(data, aes_string(var1, var2, colour=col)) + 
    geom_density_2d() + 
    scale_x_continuous(limits=c(min(data[,var1]) - 2*diff(range(data[,var1])), 
           max(data[,var1]) + 2*diff(range(data[,var1])))) + 
    scale_y_continuous(limits=c(min(data[,var2]) - 2*diff(range(data[,var2])), 
           max(data[,var2]) + 2*diff(range(data[,var2])))) 

    # Get min and max x and y values among all density curves 
    pb = ggplot_build(p) 

    xyscales = lapply(pb$data[[1]][,c("x","y")], function(var) { 
    rng = range(var) 
    rng + c(-exp*diff(rng), exp*diff(rng)) 
    }) 

    # Set x and y ranges to include all of outer density curves 
    ggplot(data, aes_string(var1, var2, colour=col)) + 
    geom_density_2d() + 
    scale_x_continuous(limits=xyscales[[1]], breaks=pretty_breaks(n=nx)) + 
    scale_y_continuous(limits=xyscales[[2]], breaks=pretty_breaks(n=ny)) 
}