r - geom_tile() と facet_grid/facet_wrap を組み合わせて、タイル間のスペースを削除します (ggplot2)

Question

respタイル プロットのグリッドを作成するために、ファセット用の 2 つの列と共に x、y、および z ( ) の値を含むデータ セットがあります。

の出力はdput()投稿の最後にあります。

library(ggplot2)

私の実際のデータセットには、変数間に 6 つの固有の相互作用がありますが、簡単にするために 4 つに制限しています。一意の組み合わせごとにタイル プロットを作成できますが、セット全体では作成できません。の出力はdput()投稿の最後にあります。ggplot共通の y 軸スケールが必要なことに関係しているのではないかと思いましたが、それは問題ではありません。

library(ggplot2)
p <- ggplot(data_sub, aes(x = x, y = y)) + geom_tile(aes(fill = resp))
p <- p + facet_wrap(var2 ~ var1, scales = "free", ncol = 2)

出力：

単独でプロットすると、そのような空白はありません。

x1x2 <- data_sub[data_sub$var1 == "x1" & data_sub$var2 == "x3", ]
ggplot(x1x2, aes(x = x, y = y)) + geom_tile(aes(fill = resp))

この問題は、通話である種の動的heightでwidth美的なものを定義geom_tile()していると思いますが、これを行う方法がわかりません. 単一のタイル プロットdiff((unique(x))では、適切な高さを考え出すようなものを使用するようですが、ファセット レベルごとにそれを行う方法がわかりません。データ フレームにそのような列を作成する唯一の方法ですか?

---

データ：

dput(data_sub)
structure(list(x = c(-3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, 
-1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 
2.33333333333333, 3, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 
0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 
0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 
0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 
0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 
0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 
0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 
1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 
0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 
0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 
0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 
0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 
0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 
0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 
0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 
0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 
1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 
0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 
0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 
0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 
0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 
0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 
0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 
0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 
0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 
1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 
0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 
0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 
0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 
0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 
0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 
0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 
0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 
0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 
1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 
0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 
0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 
0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 
0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 
0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 
0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 
0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 
0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 
1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 
0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 
0.888888888888889, 1), y = c(5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 6.66666666666667, 
6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 
6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 
6.66666666666667, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 
8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 
8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 10, 10, 
10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 
11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 
11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 
13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 
13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 
13.3333333333333, 13.3333333333333, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 
15, 15, 15, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 
16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 
16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 18.3333333333333, 
18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 
18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 
18.3333333333333, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 0, 
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 
0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 
0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 
1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 
1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 
1.55555555555556, 1.55555555555556, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 
2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 
2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 
3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 
3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 
3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 
3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 
3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 
4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 
4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 
4.66666666666667, 4.66666666666667, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 
5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 
5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 
6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 
6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 
6.22222222222222, 6.22222222222222, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 
7, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 
6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 
6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 
8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 
8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 
8.33333333333333, 8.33333333333333, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 
10, 10, 10, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 
11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 
11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 13.3333333333333, 
13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 
13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 
13.3333333333333, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 16.6666666666667, 
16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 
16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 
16.6666666666667, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 
18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 
18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 20, 20, 
20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 
0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 
0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 
0.777777777777778, 0.777777777777778, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 
1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 
1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 
2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 
2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 
2.33333333333333, 2.33333333333333, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 
3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 
3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 
3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 
3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 
3.88888888888889, 3.88888888888889, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 
4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 
4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 
5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 
5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 
5.44444444444444, 5.44444444444444, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 
6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 
6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 
7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7), var1 = c("x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", 
"x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", 
"x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2"
), var2 = c("x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", 
"x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", 
"x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4"), resp = c(49.855790574209, 
51.1750882867235, 52.494385999238, 53.8136837117525, 55.132981424267, 
56.4522791367815, 57.771576849296, 59.0908745618105, 60.410172274325, 
61.7294699868395, 56.5060300788685, 57.825327791383, 59.1446255038975, 
60.463923216412, 61.7832209289265, 63.102518641441, 64.4218163539555, 
65.74111406647, 67.0604117789845, 68.379709491499, 63.1562695835279, 
64.4755672960424, 65.7948650085569, 67.1141627210714, 68.4334604335859, 
69.7527581461004, 71.0720558586149, 72.3913535711294, 73.7106512836439, 
75.0299489961584, 69.8065090881873, 71.1258068007018, 72.4451045132163, 
73.7644022257308, 75.0836999382454, 76.4029976507599, 77.7222953632744, 
79.0415930757889, 80.3608907883034, 81.6801885008178, 76.4567485928468, 
77.7760463053613, 79.0953440178758, 80.4146417303903, 81.7339394429048, 
83.0532371554193, 84.3725348679338, 85.6918325804483, 87.0111302929628, 
88.3304280054773, 83.1069880975062, 84.4262858100207, 85.7455835225352, 
87.0648812350497, 88.3841789475642, 89.7034766600787, 91.0227743725932, 
92.3420720851077, 93.6613697976222, 94.9806675101367, 89.7572276021656, 
91.0765253146801, 92.3958230271947, 93.7151207397092, 95.0344184522237, 
96.3537161647382, 97.6730138772527, 98.9923115897672, 100.311609302282, 
101.630907014796, 96.4074671068251, 97.7267648193396, 99.0460625318541, 
100.365360244369, 101.684657956883, 103.003955669398, 104.323253381912, 
105.642551094427, 106.961848806941, 108.281146519456, 103.057706611485, 
104.377004323999, 105.696302036514, 107.015599749028, 108.334897461543, 
109.654195174057, 110.973492886572, 112.292790599086, 113.612088311601, 
114.931386024115, 109.707946116144, 111.027243828658, 112.346541541173, 
113.665839253687, 114.985136966202, 116.304434678716, 117.623732391231, 
118.943030103745, 120.26232781626, 121.581625528774, 44.8527240775983, 
46.1720217901128, 47.4913195026273, 48.8106172151418, 50.1299149276563, 
51.4492126401708, 52.7685103526853, 54.0878080651998, 55.4071057777143, 
56.7264034902288, 48.7344239681344, 50.0537216806489, 51.3730193931634, 
52.6923171056779, 54.0116148181924, 55.3309125307069, 56.6502102432214, 
57.9695079557359, 59.2888056682504, 60.6081033807649, 52.6161238586705, 
53.935421571185, 55.2547192836995, 56.574016996214, 57.8933147087285, 
59.212612421243, 60.5319101337575, 61.851207846272, 63.1705055587865, 
64.489803271301, 56.4978237492065, 57.817121461721, 59.1364191742355, 
60.45571688675, 61.7750145992646, 63.094312311779, 64.4136100242935, 
65.732907736808, 67.0522054493226, 68.3715031618371, 60.3795236397426, 
61.6988213522571, 63.0181190647716, 64.3374167772861, 65.6567144898006, 
66.9760122023151, 68.2953099148296, 69.6146076273441, 70.9339053398586, 
72.2532030523731, 64.2612235302787, 65.5805212427932, 66.8998189553077, 
68.2191166678222, 69.5384143803367, 70.8577120928512, 72.1770098053657, 
73.4963075178802, 74.8156052303947, 76.1349029429092, 68.1429234208147, 
69.4622211333293, 70.7815188458437, 72.1008165583582, 73.4201142708727, 
74.7394119833872, 76.0587096959017, 77.3780074084163, 78.6973051209308, 
80.0166028334453, 72.0246233113508, 73.3439210238653, 74.6632187363798, 
75.9825164488943, 77.3018141614088, 78.6211118739233, 79.9404095864378, 
81.2597072989523, 82.5790050114668, 83.8983027239813, 75.9063232018869, 
77.2256209144014, 78.5449186269159, 79.8642163394304, 81.1835140519449, 
82.5028117644594, 83.8221094769739, 85.1414071894884, 86.4607049020029, 
87.7800026145174, 79.7880230924229, 81.1073208049374, 82.4266185174519, 
83.7459162299664, 85.065213942481, 86.3845116549954, 87.7038093675099, 
89.0231070800245, 90.342404792539, 91.6617025050535, 55.0389923581682, 
55.076209045692, 55.1878591082632, 55.373942545882, 55.6344593585483, 
55.9694095462621, 56.3787931090235, 56.8626100468323, 57.4208603596887, 
58.0535440475926, 61.6892318628276, 61.7264485503514, 61.8380986129227, 
62.0241820505415, 62.2846988632078, 62.6196490509216, 63.0290326136829, 
63.5128495514918, 64.0710998643481, 64.703783552252, 68.3394713674871, 
68.3766880550108, 68.4883381175821, 68.6744215552009, 68.9349383678672, 
69.269888555581, 69.6792721183423, 70.1630890561512, 70.7213393690076, 
71.3540230569114, 74.9897108721465, 75.0269275596703, 75.1385776222415, 
75.3246610598603, 75.5851778725266, 75.9201280602404, 76.3295116230018, 
76.8133285608106, 77.371578873667, 78.0042625615709, 81.639950376806, 
81.6771670643297, 81.788817126901, 81.9749005645198, 82.2354173771861, 
82.5703675648999, 82.9797511276612, 83.4635680654701, 84.0218183783264, 
84.6545020662303, 88.2901898814654, 88.3274065689891, 88.4390566315604, 
88.6251400691792, 88.8856568818455, 89.2206070695593, 89.6299906323207, 
90.1138075701295, 90.6720578829859, 91.3047415708897, 94.9404293861248, 
94.9776460736486, 95.0892961362198, 95.2753795738386, 95.5358963865049, 
95.8708465742187, 96.2802301369801, 96.7640470747889, 97.3222973876453, 
97.9549810755492, 101.590668890784, 101.627885578308, 101.739535640879, 
101.925619078498, 102.186135891164, 102.521086078878, 102.93046964164, 
103.414286579448, 103.972536892305, 104.605220580209, 108.240908395444, 
108.278125082967, 108.389775145539, 108.575858583158, 108.836375395824, 
109.171325583538, 109.580709146299, 110.064526084108, 110.622776396964, 
111.255460084868, 114.891147900103, 114.928364587627, 115.040014650198, 
115.226098087817, 115.486614900483, 115.821565088197, 116.230948650958, 
116.714765588767, 117.273015901624, 117.905699589528, 50.0359258615575, 
50.0731425490813, 50.1847926116525, 50.3708760492713, 50.6313928619376, 
50.9663430496514, 51.3757266124128, 51.8595435502216, 52.417793863078, 
53.0504775509819, 53.9176257520936, 53.9548424396173, 54.0664925021886, 
54.2525759398074, 54.5130927524737, 54.8480429401875, 55.2574265029488, 
55.7412434407577, 56.2994937536141, 56.9321774415179, 57.7993256426296, 
57.8365423301534, 57.9481923927247, 58.1342758303435, 58.3947926430098, 
58.7297428307236, 59.1391263934849, 59.6229433312938, 60.1811936441501, 
60.813877332054, 61.6810255331657, 61.7182422206895, 61.8298922832607, 
62.0159757208795, 62.2764925335458, 62.6114427212596, 63.020826284021, 
63.5046432218298, 64.0628935346862, 64.6955772225901, 65.5627254237018, 
65.5999421112255, 65.7115921737968, 65.8976756114156, 66.1581924240819, 
66.4931426117957, 66.9025261745571, 67.3863431123659, 67.9445934252223, 
68.5772771131261, 69.4444253142378, 69.4816420017616, 69.5932920643329, 
69.7793755019516, 70.039892314618, 70.3748425023318, 70.7842260650931, 
71.268043002902, 71.8262933157583, 72.4589770036622, 73.3261252047739, 
73.3633418922977, 73.4749919548689, 73.6610753924877, 73.921592205154, 
74.2565423928679, 74.6659259556292, 75.149742893438, 75.7079932062944, 
76.3406768941983, 77.20782509531, 77.2450417828337, 77.356691845405, 
77.5427752830238, 77.8032920956901, 78.1382422834039, 78.5476258461653, 
79.0314427839741, 79.5896930968305, 80.2223767847343, 81.089524985846, 
81.1267416733698, 81.2383917359411, 81.4244751735599, 81.6849919862262, 
82.01994217394, 82.4293257367013, 82.9131426745102, 83.4713929873665, 
84.1040766752704, 84.9712248763821, 85.0084415639059, 85.1200916264771, 
85.3061750640959, 85.5666918767622, 85.9016420644761, 86.3110256272374, 
86.7948425650462, 87.3530928779026, 87.9857765658065)), .Names = c("x", 
"y", "var1", "var2", "resp"), row.names = 101:500, class = "data.frame")

Answer 1

私は2つの問題に遭遇しました：

1) 私の真のデータ セットは を介し​​て生成されfit <- lm(x ~ y)、続いて を介して新しい入力データ セットをexpand.grid作成し、次に を使用してプロット データを作成しpredict(fit, newdata)ます。奇妙なことに、点xとy点を丸めないと、プロットを生成できません (プロット データを作成するための完全なコードは以下にあります)。

2) 1 つのgeom_tileプロットをプロットする場合、タイルの高さ/幅はスペースを埋めるように設定されます。タイル プロットのファセット セットを作成する場合、heightおよびのwidth引数がgeom_tile()デフォルトで別のものに設定されているようです。デフォルトでは最小の範囲に設定されていると思いますが、実際にはファセット ウィンドウの幅または高さ全体を占めるプロットはありません。そうではありません。

上記の例が再現できないことをお詫びします。私はdput()それが同一のデータセットを作成しないとは思っていませんでした.誰かに以下のすべてのコードを実行させるよりも、その出力を貼り付ける方がはるかに簡単でした.

---

データセットを生成するための完全なコード:

set.seed(42)
x1 <- rnorm(20)
x2 <- runif(20)
x3 <- rpois(20,10)
x4 <- rexp(20)
y <- 10 + 2*x1 + 3*x2^2 + 4*x3 +5*x4 + rnorm(20, sd=0.1)

dat <- data.frame(x1, x2, x3, x4, y)

# vector of variable names for easy data.frame column naming later
var_names <- c("x1", "x2", "x3", "x4")

# possible combinations of four variables
combis <- combn(1:4, 2)
combis <- rbind(combis, combis[, 6:1])

# steps to generate for the contour using `rep(min, max, length.out = n)`
n <- 100

#fit the model
fit <- lm(y~x1+I(x2^2)+x3+x4, data=dat)

# range values for when variable is featured on an axis
mins_maxs <- data.frame(x1 = c(-3, 3),
                        x2 = c(0, 1),
                        x3 = c(5, 20),
                        x4 = c(0, 7))

# values to hold for plots in which variables are not on an axis
holds <- c(0, 0.5, 10, 5)

sim_data <- list()
sim_data <- lapply(seq_len(ncol(combis)), function (i) {
  sim_data[[i]] <- expand.grid(seq(mins_maxs[1, combis[1, i]], 
                                   mins_maxs[2, combis[1, i]], length.out = n),
                               seq(mins_maxs[1, combis[2, i]], 
                                   mins_maxs[2, combis[2, i]], length.out = n),
                               holds[combis[3, i]],
                               holds[combis[4, i]])
} )

# we create a new data frame for the data set we want to plot
# for each contour of interest, we want the first two columns, as the second two
# were only created for the sake of feeding into our fit lm 
# we'll also create a vector for facetting using paste()
plot_data <- list()
plot_data <- lapply(1:ncol(combis), function(i) {
  plot_data[[i]] <- sim_data[[i]][, 1:2]
  plot_data[[i]]$var1 <- rep(var_names[combis[1, i]],
                             nrow(plot_data[[i]]))
  plot_data[[i]]$var2 <- rep(var_names[combis[2, i]],
                                   nrow(plot_data[[i]]))
  return(plot_data[[i]])
} )

# now we rename the columns of plot_data
plot_data <- lapply(1:length(plot_data), function(i) {
  names(plot_data[[i]]) <- c("x", "y", "var1", "var2")
  return(plot_data[[i]])
} )

# similarly, we need to re-name the sim_data columns so we can rbind them
# and predict new values using our fit lm
sim_data <- lapply(1:length(sim_data), function(i) {
  names(sim_data[[i]]) <- var_names[combis[, i]]
  return(sim_data[[i]])
} )


# collapse the separate lists into one data.frame
plot_data <- do.call(rbind, plot_data)
sim_data <- do.call(rbind, sim_data)

# create a vector of predictions using sim_data
plot_data$resp <- predict(fit, sim_data)

---

この時点で、 を使用してプロットしようとするとplot_data、次のようになります。

library(ggplot2)
p <- ggplot(plot_data, aes(x = x, y = y, z = resp))
p <- p + geom_tile(aes(fill = resp))
p <- p + facet_wrap(var2 ~ var1, scales = "free", ncol = 3) + theme_bw()

データを丸めると、別の結果が得られます。

plot_data_round <- plot_data
plot_data_round[, c("x", "y")] <- round(plot_data_round[, c("x", "y")], 5)

# same plot call as above
p <- ggplot(plot_data_round, aes(x = x, y = y, z = resp))
p <- p + geom_tile(aes(fill = resp))
p <- p + facet_wrap(var2 ~ var1, scales = "free", ncol = 3) + theme_bw()

丸められていないデータを取り、ベクトルを追加して高さと幅を格納すると、丸められていないデータだけのような空白のファセット プロットに戻ります。

plot_data_hw <- plot_data
hw <- ddply(plot_data, .(var1, var2), summarize,
            height = (max(y) - min(y))/n, width = (max(x) - min(x))/n)
plot_data_hw <- merge(plot_data_hw, hw, by = c("var1", "var2"), all.x = T)
# verify using same plot call and plot_data_hw

ファセットの相互作用ごとに丸めと heightおよび値を組み合わせると、望ましい結果が得られます ( /引数を に追加します)。widthheightwidthgeom_tile()

plot_data_hw_round <- merge(plot_data_round, hw, by = c("var1", "var2"), all.x = T)
p <- ggplot(plot_data_hw_round, aes(x = x, y = y, z = resp))
p <- p + geom_tile(aes(fill = resp, height = height, width = width))
p <- p + facet_wrap(var2 ~ var1, scales = "free", ncol = 3) + theme_bw()

それで、そこにあります。丸めの問題は私にとって非常に特殊なように思われるので、バグレポートを提出するつもりです。おそらくそれ以外にもまだ何かが起こっているのでしょうが、それが浮動小数点の精度やその他の理由によるものであれば、Hadley はまだ興味を持っているかもしれません。