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写真は千以上の言葉を言います。ご覧のとおり、myfillは変数に基づいていますvariable。

ただし、各バー内には、離散変数complexityによって一意になるため、複数のデータエンティティ（黒い境界線）があります。私が見つけようとしているのは、バーの各セクションを現在の外観よりも区別しやすくするものです。シェーディングのようなものが望ましいでしょう。

http://s12.postimage.org/ltgs677ul/snapshot2.png

次に例を示します（元のデータセットがインポートされたため、同じデータセットではありません）。

dat <- read.table(text = "Complexity Method Sens Spec MMC
1 L Alpha 50 20 10
2 M Alpha 40 30 80
3 H Alpha 10 10 5
4 L Beta 70 50 60
5 M Beta 49 10 80
6 H Beta 90 17 48
7 L Gamma 19 5 93
8 M Gamma 18 39 4
9 H Gamma 10 84 74", sep = "", header=T)

library(ggplot2)
library(reshape)
short.m <- melt(dat)
ggplot(short.m, aes(x=Method, y= value/100 , fill=variable)) + 
    geom_bar(stat="identity",position="dodge", colour="black") + 
    coord_flip()
4

3 に答える 3

35

これは完璧にはほど遠いですが、うまくいけば、によって回避されているため、正しい方向への一歩ですがvariable、それでもComplexity何らかの方法で表現することができます。

ggplot(short.m, aes(x=Method, y=value/100, group=variable, fill=variable, alpha=Complexity,)) + 
  geom_bar(stat="identity",position="dodge", colour="black") +
  scale_alpha_manual(values=c(0.1, 0.5, 1)) +
  coord_flip()

ここに画像の説明を入力してください

于 2012-06-25T07:02:56.243 に答える
3

追加alpha=complexityが機能する可能性があります：

ggplot(short.m, aes(x=Method, y= value/100 , fill=variable, alpha=complexity)) +
geom_bar(stat="identity",position="dodge", colour="black") + coord_flip()
于 2012-06-24T12:38:18.313 に答える
1

Methodとのvariable要素を分離する必要があるかもしれません。これを行うには2つの方法があります。

使用facet_wrap()：

    ggplot(short.m, aes(x=variable, y=value/100, fill=Complexity)) + 
    facet_wrap(~ Method) + geom_bar(position="stack", colour="black") +
    scale_alpha_manual(values=c(0.1, 0.5, 1)) + coord_flip()

x軸で両方を使用します。

    ggplot(short.m, aes(x=Method:variable, y=value/100, group=Method, fill=variable, alpha=Complexity,)) + 
    geom_bar(stat="identity", position="stack", colour="black") +
    scale_alpha_manual(values=c(0.1, 0.5, 1)) + coord_flip()
于 2012-06-25T15:46:28.897 に答える