R で 2 つの散布図を重ね合わせて、点の各セットが独自の (異なる) y 軸 (つまり、図の位置 2 と 4) を持つようにしますが、点は同じ図に重ねて表示されます。
でこれを行うことは可能plotですか?
問題を示すコード例を編集
# example code for SO question
y1 <- rnorm(10, 100, 20)
y2 <- rnorm(10, 1, 1)
x <- 1:10
# in this plot y2 is plotted on what is clearly an inappropriate scale
plot(y1 ~ x, ylim = c(-1, 150))
points(y2 ~ x, pch = 2)
更新: http://rwiki.sciviews.org/doku.php?id=tips:graphics-base:2yaxesの R wiki にあった資料をコピーしました。リンクは壊れています: wayback マシンからも入手できます
(元々 Daniel Rajdl による一部の資料 2006/03/31 15:26)
同じプロットで 2 つの異なるスケールを使用することが適切な状況はほとんどないことに注意してください。グラフィックの視聴者を誤解させるのは非常に簡単です。この問題に関する次の 2 つの例とコメント (ジャンク チャートのexample1、example2 ) と、Stephen Few によるこの記事(「デュアル スケールの軸を持つグラフは決して有用; 他のより良い解決策に照らして、それらを正当化する状況を思いつかないことだけ.
決定した場合、基本的なレシピは、最初のプロットを作成par(new=TRUE)し、R がグラフィックス デバイスをクリアしないように設定し、2 番目のプロットを作成しaxes=FALSE(および を空白に設定xlabするylabことann=FALSEもできます)、次に を使用axis(side=4)して新しい軸を追加することです。右側にmtext(...,side=4)軸ラベルを追加します。以下は、作成されたデータを少し使用した例です。
set.seed(101)
x <- 1:10
y <- rnorm(10)
## second data set on a very different scale
z <- runif(10, min=1000, max=10000)
par(mar = c(5, 4, 4, 4) + 0.3) # Leave space for z axis
plot(x, y) # first plot
par(new = TRUE)
plot(x, z, type = "l", axes = FALSE, bty = "n", xlab = "", ylab = "")
axis(side=4, at = pretty(range(z)))
mtext("z", side=4, line=3)
twoord.plot()パッケージ内plotrixと同様doubleYScale()に、このプロセスを自動化しlatticeExtraます。
別の例 (Robert W. Baer による R メーリング リストの投稿から改作):
## set up some fake test data
time <- seq(0,72,12)
betagal.abs <- c(0.05,0.18,0.25,0.31,0.32,0.34,0.35)
cell.density <- c(0,1000,2000,3000,4000,5000,6000)
## add extra space to right margin of plot within frame
par(mar=c(5, 4, 4, 6) + 0.1)
## Plot first set of data and draw its axis
plot(time, betagal.abs, pch=16, axes=FALSE, ylim=c(0,1), xlab="", ylab="",
type="b",col="black", main="Mike's test data")
axis(2, ylim=c(0,1),col="black",las=1) ## las=1 makes horizontal labels
mtext("Beta Gal Absorbance",side=2,line=2.5)
box()
## Allow a second plot on the same graph
par(new=TRUE)
## Plot the second plot and put axis scale on right
plot(time, cell.density, pch=15, xlab="", ylab="", ylim=c(0,7000),
axes=FALSE, type="b", col="red")
## a little farther out (line=4) to make room for labels
mtext("Cell Density",side=4,col="red",line=4)
axis(4, ylim=c(0,7000), col="red",col.axis="red",las=1)
## Draw the time axis
axis(1,pretty(range(time),10))
mtext("Time (Hours)",side=1,col="black",line=2.5)
## Add Legend
legend("topleft",legend=c("Beta Gal","Cell Density"),
text.col=c("black","red"),pch=c(16,15),col=c("black","red"))
同様のレシピを使用して、さまざまなタイプのプロット (棒グラフ、ヒストグラムなど) を重ね合わせることができます。
1 つのオプションは、2 つのプロットを並べて作成することです。ggplot2これには、次の優れたオプションが用意されていますfacet_wrap()。
dat <- data.frame(x = c(rnorm(100), rnorm(100, 10, 2))
, y = c(rnorm(100), rlnorm(100, 9, 2))
, index = rep(1:2, each = 100)
)
require(ggplot2)
ggplot(dat, aes(x,y)) +
geom_point() +
facet_wrap(~ index, scales = "free_y")
スケール/軸ラベルを放棄できる場合は、データを (0, 1) 間隔に再スケーリングできます。これは、たとえば、トラック間の局所的な相関関係に一般的に関心があり、それらが異なるスケール (千単位のカバレッジ、Fst 0-1) を持っている場合に、染色体上の異なる「ウィグル」トラックに対して機能します。
# rescale numeric vector into (0, 1) interval
# clip everything outside the range
rescale <- function(vec, lims=range(vec), clip=c(0, 1)) {
# find the coeficients of transforming linear equation
# that maps the lims range to (0, 1)
slope <- (1 - 0) / (lims[2] - lims[1])
intercept <- - slope * lims[1]
xformed <- slope * vec + intercept
# do the clipping
xformed[xformed < 0] <- clip[1]
xformed[xformed > 1] <- clip[2]
xformed
}
次に、、、および列を含むデータ フレームを使用するとchrom、次のようなことができます。positioncoveragefst
ggplot(d, aes(position)) +
geom_line(aes(y = rescale(fst))) +
geom_line(aes(y = rescale(coverage))) +
facet_wrap(~chrom)
この利点は、2 つのトラックに制限されないことです。
私も、2 つの縦軸以上のパッケージ プロットでtwoord.stackplot()提案します。plotrix
data<-read.table(text=
"e0AL fxAL e0CO fxCO e0BR fxBR anos
51.8 5.9 50.6 6.8 51.0 6.2 1955
54.7 5.9 55.2 6.8 53.5 6.2 1960
57.1 6.0 57.9 6.8 55.9 6.2 1965
59.1 5.6 60.1 6.2 57.9 5.4 1970
61.2 5.1 61.8 5.0 59.8 4.7 1975
63.4 4.5 64.0 4.3 61.8 4.3 1980
65.4 3.9 66.9 3.7 63.5 3.8 1985
67.3 3.4 68.0 3.2 65.5 3.1 1990
69.1 3.0 68.7 3.0 67.5 2.6 1995
70.9 2.8 70.3 2.8 69.5 2.5 2000
72.4 2.5 71.7 2.6 71.1 2.3 2005
73.3 2.3 72.9 2.5 72.1 1.9 2010
74.3 2.2 73.8 2.4 73.2 1.8 2015
75.2 2.0 74.6 2.3 74.2 1.7 2020
76.0 2.0 75.4 2.2 75.2 1.6 2025
76.8 1.9 76.2 2.1 76.1 1.6 2030
77.6 1.9 76.9 2.1 77.1 1.6 2035
78.4 1.9 77.6 2.0 77.9 1.7 2040
79.1 1.8 78.3 1.9 78.7 1.7 2045
79.8 1.8 79.0 1.9 79.5 1.7 2050
80.5 1.8 79.7 1.9 80.3 1.7 2055
81.1 1.8 80.3 1.8 80.9 1.8 2060
81.7 1.8 80.9 1.8 81.6 1.8 2065
82.3 1.8 81.4 1.8 82.2 1.8 2070
82.8 1.8 82.0 1.7 82.8 1.8 2075
83.3 1.8 82.5 1.7 83.4 1.9 2080
83.8 1.8 83.0 1.7 83.9 1.9 2085
84.3 1.9 83.5 1.8 84.4 1.9 2090
84.7 1.9 83.9 1.8 84.9 1.9 2095
85.1 1.9 84.3 1.8 85.4 1.9 2100", header=T)
require(plotrix)
twoord.stackplot(lx=data$anos, rx=data$anos,
ldata=cbind(data$e0AL, data$e0BR, data$e0CO),
rdata=cbind(data$fxAL, data$fxBR, data$fxCO),
lcol=c("black","red", "blue"),
rcol=c("black","red", "blue"),
ltype=c("l","o","b"),
rtype=c("l","o","b"),
lylab="Años de Vida", rylab="Hijos x Mujer",
xlab="Tiempo",
main="Mortalidad/Fecundidad:1950–2100",
border="grey80")
legend("bottomright", c(paste("Proy:",
c("A. Latina", "Brasil", "Colombia"))), cex=1,
col=c("black","red", "blue"), lwd=2, bty="n",
lty=c(1,1,2), pch=c(NA,1,1) )
