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ご挨拶、

基本的に、私はデータの 2 つのベクトルを持っています (これを実験データとベースラインと呼びましょう)。このページの最後に見られるように、R のラティス ライブラリとヒストグラム関数を使用して、2 つのヒストグラムを並べてプロットします。

次のようなCSVファイルにデータがあります。

Label1,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18
Label2,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18
Label3,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18
Label4,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18
Label5,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18
Label6,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18

各行は、ヒストグラムの新しいペアである必要があります。列 1 ～ 9 は、実験のデータを表します (左側のヒストグラム)。列 10 ～ 18 は、ベースライン データ (右側のヒストグラム) を表します。

誰でもこれについて私を助けることができますか? ありがとう。

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あなたのデータは、 でファセット処理するには不十分な形式ですlattice。を使用して再構築できますreshape。

read.csv(textConnection("Label1,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18
Label2,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18
Label3,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18
Label4,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18
Label5,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18
Label6,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18"), header = F)->data

colnames(data)[1] <- "ID"
colnames(data)[2:10] <- paste("exp",1:9, sep = "_")
colnames(data)[11:19] <- paste("base", 1:9, sep = "_")

library(reshape)
data.m <- melt(data, id = "ID")
data.m <- cbind(data.m, colsplit(data.m$variable, "_", names = c("Source","Measure")))

data.mこれで、ほとんどすべてのデータで本当に必要な形式になりました。実験とベースラインからの 9 つの測定値のそれぞれが意味があるかどうか、または意味のある比較ができるかどうかわからないので、それらを区別しておきました。

これで、適切に使用できlatticeます。

histogram(~value | Source + ID, data = data.m)

data[,2]測定値が有意に比較されている場合 (つまり、data[,11]何らかの形で「同じ」である場合)、データを再キャストして、実験をベースラインと直接比較できます。

data.comp <- cast(data.m, ID + Measure ~ Source)  
## I know ggplot2 better
library(ggplot2)
qplot(base, exp, data = data.comp)+
  geom_abline()+
  expand_limits(x = 0, y = 0)
于 2010-07-26T23:50:39.320 に答える
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このようなものが機能するはずです：

library(lattice)
data <- matrix(1:18, ncol=18, nrow=3, byrow=T)

for (i in 1:nrow(data))
    {
    tmp <- cbind(data[i,], rep(1:2, each=9))
    print(histogram(~tmp[,1]|tmp[,2]), split=c(1,i,1,nrow(data)), more=T)
    }

注：これは数行のデータに対してのみ機能します...より大きなデータセットの場合は、わずかに異なるレイアウトを検討する必要があります（のsplitパラメーターを変更してくださいhistogram）

于 2010-07-26T22:33:57.517 に答える