ggplot2 - 带有特殊字符/符号和实际值的方面标签?

2024-03-27

我正在绘制一个 Rggplot2带有面的绘图facet_grid and labeller = label_both像这样:

正如你所看到的,我能够在图例中使用希腊字符。

我还想在方面标签中使用希腊符号,例如,“psi”psi: 0.1将是实际的希腊 psi 符号同时保持“:0.1”部分。我试过labeller = label_parsed但这并没有给我“:0.1”。

除了还有别的办法吗labeller = label_both or labeller = label_parsed达到我想要的目的?理想情况下,我希望找到一个也适用于数学表达式的通用解决方案。谢谢。

附:这是我的ggplot call:

ggplot(data = my_data) +
    geom_point(mapping = aes(x = frame_size, y = psi_hat_mean, colour = "psi_hat")) +
    geom_point(mapping = aes(x = frame_size, y = p_hat_mean, colour = "p_hat")) +
    facet_grid(facets = psi ~ p, labeller = label_both) +
    scale_x_continuous("Frame size") +
    scale_y_continuous("Parameter estimates") +
    scale_colour_manual("Estimated parameter",
                        values = c("psi_hat" = "grey", "p_hat" = "black"),
                        breaks = c("p_hat", "psi_hat"),
                        labels = c(expression(paste(hat(p))),
                                   expression(paste(hat(psi))))) +
    theme(legend.title=element_blank())

这是dput()数据集的输出:

structure(list(frame_size = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 10L, 12L, 
15L, 20L, 30L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 10L, 12L, 15L, 20L, 30L, 
1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 10L, 12L, 15L, 20L, 30L, 1L, 2L, 3L, 
4L, 5L, 6L, 10L, 12L, 15L, 20L, 30L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 
10L, 12L, 15L, 20L, 30L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 10L, 12L, 15L, 
20L, 30L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 10L, 12L, 15L, 20L, 30L, 1L, 
2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 10L, 12L, 15L, 20L, 30L, 1L, 2L, 3L, 4L, 
5L, 6L, 10L, 12L, 15L, 20L, 30L), psi = c(0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.4, 0.4, 0.4, 
0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 
0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 0.4, 
0.4, 0.4, 0.4, 0.4), p = c(0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 
0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 
0.05, 0.05, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 
0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.05, 
0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.05, 0.1, 
0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.2, 
0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2), psi_hat_mean = c(0.134356048382177, 
0.134486773572389, 0.13873620166692, 0.138805987584267, 0.13870935995785, 
0.138650800195541, 0.143796766183063, 0.13916560213237, 0.143315740756538, 
0.169921216208113, 0.197659424623347, 0.100613069549282, 0.100635588260763, 
0.100597940900849, 0.100694725369573, 0.100675516255325, 0.100745841907948, 
0.100815988120923, 0.100979695039558, 0.101142533641973, 0.101443977996904, 
0.115373528295039, 0.0999755153064313, 0.0999979752698177, 0.0998962157963402, 
0.100005898203748, 0.100003047766876, 0.100019378162055, 0.100011289299875, 
0.100012663699438, 0.100017130290604, 0.100019688944185, 0.100002352877339, 
0.250280871706711, 0.20814054675288, 0.207769046277594, 0.208090970914499, 
0.208532916287244, 0.208859991544016, 0.209252480710842, 0.210811715962647, 
0.211537486757659, 0.212108292997122, 0.221164186075537, 0.200847254811565, 
0.200882290085097, 0.200895194559799, 0.200963134246294, 0.200935377663199, 
0.200986349050379, 0.201026021866445, 0.20133815021031, 0.201285819726138, 
0.201771848718818, 0.202132030705017, 0.200000863248174, 0.200013219984772, 
0.20001223270007, 0.199994520753463, 0.200008287620153, 0.200004330046502, 
0.199998072041364, 0.20000498181904, 0.199884681785292, 0.199925907752792, 
0.200030218291904, 0.46909003266665, 0.404543079367836, 0.405542037009819, 
0.405473359663344, 0.406450221494248, 0.407016892401095, 0.407804741068077, 
0.408998802872545, 0.409059879710074, 0.412281980391505, 0.417686374689605, 
0.40047111166792, 0.400465155003593, 0.4004738934807, 0.400494312554866, 
0.400470923112942, 0.400528527625076, 0.400573788345039, 0.400647311390814, 
0.400818156817758, 0.400819981298249, 0.401099396871977, 0.399988878019095, 
0.400032636565743, 0.400001592936094, 0.400001283207262, 0.40000165174745, 
0.399995790514786, 0.400004582819455, 0.400021723478689, 0.400009633788358, 
0.400003950520113, 0.400026826367252), psi_hat_SD = c(0.153587439714877, 
0.153071750905185, 0.16430223183556, 0.164551851214726, 0.164650834475015, 
0.164191178124105, 0.174995748335211, 0.163948969973203, 0.174791156358891, 
0.227232415724057, 0.272815709195867, 0.00416873072294715, 0.00418449905149223, 
0.00408281532783013, 0.00413066011578574, 0.00411030244674003, 
0.00415794082443098, 0.00428705188869137, 0.00447385303686605, 
0.00512309080419838, 0.00538878394819733, 0.109059513881393, 
8.10448978287042e-05, 3.25412047710771e-05, 0.000229019038524637, 
1.32554791740984e-05, 3.28644816689232e-05, 2.89433268844505e-05, 
2.95023799151163e-05, 4.38564452461257e-05, 6.39815108451877e-05, 
9.1881375010522e-05, 4.78209458970029e-13, 0.183002870467444, 
0.0293818799338775, 0.0288402656743286, 0.0288165177620824, 0.0297634852739387, 
0.0299527800584211, 0.0347846993392747, 0.0372990730196757, 0.035669047956326, 
0.0368368101376486, 0.0705751689361306, 0.00203121177367882, 
0.00192575329570197, 0.00184269195613544, 0.00240720598274821, 
0.00214770293122925, 0.00226807525752776, 0.00188169304328542, 
0.00340586369727475, 0.00345333835319253, 0.00394664917443553, 
0.00872196151289955, 8.6094454437387e-06, 1.71106169362863e-05, 
3.23287049318278e-05, 3.53049297358841e-05, 2.1492246131839e-05, 
6.2288439810166e-06, 1.44667033948848e-05, 1.2515352244187e-05, 
0.00012029349894011, 0.000171331269685535, 0.000293960412588456, 
0.195750328230943, 0.0432980747152544, 0.0448046192056449, 0.0440846647061932, 
0.0485042955171366, 0.0482979217319834, 0.0522379989209262, 0.0579890416481406, 
0.0531009498688177, 0.0630117285310315, 0.0713821778815143, 0.00623289291854068, 
0.006221899243366, 0.00624538209117939, 0.00628328531688065, 
0.00627909851780257, 0.00634871536458593, 0.00637069626931915, 
0.00644027718251307, 0.00670664538203358, 0.00674945522402437, 
0.00672507992540975, 1.28897443961884e-05, 4.4027910050059e-05, 
2.80088266440853e-06, 4.4937052942413e-06, 3.89369731696281e-06, 
1.90379259756568e-05, 1.15262840907433e-05, 3.12553218039823e-05, 
2.25050991263921e-05, 5.46276800711688e-05, 0.00028230060200018
), p_hat_mean = c(0.0493805572043857, 0.0968923979425734, 0.141501343959094, 
0.184624723464391, 0.225280979633726, 0.262492758502991, 0.39490851538299, 
0.45154142965489, 0.525853334795089, 0.622498582290085, 0.744750596464598, 
0.0951102054450773, 0.181157836797368, 0.258547631613774, 0.329852164417611, 
0.392734430296655, 0.452845308468353, 0.634656661079906, 0.700411111167911, 
0.775401595177942, 0.852473557888133, 0.927365458017404, 0.201075086977168, 
0.361245627511475, 0.490362348231505, 0.593823984188126, 0.675404456152514, 
0.741475393843094, 0.896180595647868, 0.930911156580922, 0.969228130789834, 
0.993980061494683, 0.999933401786537, 0.0476141340798173, 0.0949703678299418, 
0.139111305167333, 0.179581265249894, 0.218955133012378, 0.255643703659721, 
0.390317309763656, 0.442577946011462, 0.517324051736444, 0.616089655559368, 
0.742460394002412, 0.0991474592154088, 0.188345493237174, 0.268690852765111, 
0.340630181377103, 0.404700993857244, 0.466171060122403, 0.646753481555216, 
0.710048127892561, 0.790236156784217, 0.86402129317977, 0.953873990924048, 
0.202356758942191, 0.363873473395577, 0.493936650336295, 0.597901898041952, 
0.680296139765208, 0.747366703193019, 0.903322005155783, 0.939981567846486, 
0.966801836293303, 0.988586306636356, 0.999243451951223, 0.0463364925613695, 
0.096186827643031, 0.13997233747503, 0.181749771931483, 0.222523649736396, 
0.259499892174649, 0.394045900835822, 0.45083186052406, 0.527845241576527, 
0.625777508556727, 0.765427947503516, 0.0993534376856661, 0.189237207621871, 
0.269758186956382, 0.342693314139248, 0.409295462208863, 0.467030278808092, 
0.651622635973668, 0.718795315510802, 0.793143513356861, 0.879655463405415, 
0.957032974716723, 0.201367021664948, 0.362466628523926, 0.490623284961033, 
0.595997765341907, 0.676872347808209, 0.73980714214723, 0.892075883852205, 
0.930114063779856, 0.963579844299096, 0.985988067825672, 0.99830794696651
), p_hat_SD = c(0.020671073048708, 0.0405971695814201, 0.0595100648300367, 
0.077240162880486, 0.0923487236898059, 0.106526196932577, 0.159729823310882, 
0.176228877737896, 0.200751656004054, 0.254670828390244, 0.287381559859864, 
0.0253741193781226, 0.0471638768455461, 0.0655493558111445, 0.0839136353773245, 
0.100142912148987, 0.110911181108964, 0.140636755877925, 0.15125797466698, 
0.1555013613506, 0.149459455618193, 0.166850371924508, 0.0344233871624597, 
0.0575241859626709, 0.0765279598077096, 0.088251660637436, 0.0907468071979005, 
0.09555580032782, 0.0910651633810324, 0.0787075972576783, 0.0610760339901177, 
0.0314642360500455, 1.07277201318732e-11, 0.0174068050890887, 
0.0296542146793441, 0.0420243108930666, 0.0538557925028335, 0.0650751964538859, 
0.0748944574050911, 0.107149795097664, 0.126045003227699, 0.145148214248163, 
0.161268452161263, 0.192544810714351, 0.0189081918124477, 0.0358817044204188, 
0.0483995702453099, 0.0615944579033814, 0.0706741412337433, 0.0806577966830984, 
0.101766144853803, 0.111253971769697, 0.108010267370669, 0.109406145445318, 
0.0844663953398124, 0.0237717398485985, 0.0415592337691319, 0.0508739981443487, 
0.055065018088554, 0.0607402227151579, 0.0644644110987824, 0.0599412871159953, 
0.0537879467634287, 0.0473614192478991, 0.0335711724058262, 0.0100985164006129, 
0.0148757945028784, 0.0223727872205404, 0.0328124061087913, 0.0416862513830743, 
0.051522313637991, 0.0599641576237172, 0.0870524394338348, 0.100814653541668, 
0.115655991730271, 0.131950868996117, 0.159736280003032, 0.0152671641785822, 
0.0282221543538266, 0.0388769807365557, 0.0478383382638392, 0.0552111224929799, 
0.0611073915392696, 0.0758076715431021, 0.0818244295408088, 0.0820682293454554, 
0.0729034999789475, 0.0524286593814453, 0.0175508745752872, 0.0293973130349527, 
0.0405068273531901, 0.0454857976255542, 0.0469496795934104, 0.0509564122496874, 
0.0469363426205197, 0.0448122577291855, 0.0334480891840883, 0.0234468477023789, 
0.0104300159826976)), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
), row.names = c(NA, -99L))

您可以使用label_bquote为了这:

ggplot(data = my_data) +
  geom_point(mapping = aes(x = frame_size, y = psi_hat_mean, colour = "psi_hat")) +
  geom_point(mapping = aes(x = frame_size, y = p_hat_mean, colour = "p_hat")) +
  facet_grid(facets = psi ~ p, 
             labeller = label_bquote(cols = p: .(p), rows = psi: .(psi))) +
  scale_x_continuous("Frame size") +
  scale_y_continuous("Parameter estimates") +
  scale_colour_manual("Estimated parameter",
                      values = c("psi_hat" = "grey", "p_hat" = "black"),
                      breaks = c("p_hat", "psi_hat"),
                      labels = c(expression(hat(p)), expression(hat(psi)))) +
  theme(legend.title=element_blank())

欲了解更多信息,另请参阅https://ggplot2.tidyverse.org/reference/label_bquote.html https://ggplot2.tidyverse.org/reference/label_bquote.html

顺便说一句:你不需要paste在 - 的里面expression-致电此处索取您的图例标签。

本文内容由网友自发贡献,版权归原作者所有,本站不承担相应法律责任。如您发现有涉嫌抄袭侵权的内容,请联系:hwhale#tublm.com(使用前将#替换为@)

ggplot2 - 带有特殊字符/符号和实际值的方面标签? 的相关文章

  • 替换 R 中内置函数的定义?

    sparcl 包使用标准 stat 包中的 kmeans 函数 我想让它使用我自己的 kmeans 实现 一种方法是编辑 sparcl 包本身中的代码 我宁愿避免这种情况 因为它会很混乱 而且我不确定如何在 R 中安装编辑过的代码 不幸的是
  • 从 R 中的函数绘制到文件

    背景 嘿大家 我是 R 的新手 在一位团队成员提供了关于 R 在学术环境中的有用性的教程后 我对使用它产生了兴趣 我正在尝试编写一个脚本来自动从多个文件中读取数据 然后将结果图表绘制到多个文件中 以便可以轻松地将它们添加到手稿中 Power
  • R中舍入单位的舍入数字[重复]

    这个问题在这里已经有答案了 我正在尝试按舍入单位对数字进行舍入 例如 value lt c 8 21 1 76 6 42 1 94 10 38 如果舍入单位为 0 2 则结果为 8 2 1 8 6 4 2 0 10 4 我怎样才能在R中做到
  • 替换 gtable 中 ggplot 的元素:标签和网格线

    我正在学习操纵ggplot对象与gtable 这是我问的一个相关问题 用 grid 和 gtable 拆解 ggplot https stackoverflow com questions 27750737 dismantling a gg
  • 如何使用 R 检测系列数据中的间隙

    我有一个设备 可以将定期 大约每 5 分钟 行插入到状态表中 每行都被视为一个状态事件并带有时间戳 我需要检测 2 个状态事件何时发生间隔超过 10 分钟 虽然我可以使用循环解决方案 但它看起来不太优雅 我正在寻找另一个答案 数据库中的表可
  • 使用 rpy2 将 NULL 从 Python 转换为 R

    在 R 中经常NULL值用作默认值 使用 Python 和 RPy2 如何显式提供NULL争论 None不可兑换 NotImplementedError 字符串 NULL 只会被转换为字符串 并在执行过程中导致错误 采取以下示例 使用tsi
  • 如何在data.table中使用OR条件连接表

    在 data table 中是否可以使用 OR 条件连接表 例如 library data table X lt data table x c a b c d e f y c 1 1 2 2 3 3 z c 10 11 12 13 14 1
  • ggplot2极坐标图轴标签位置

    This is just a extension for a old question ggplot2 polar plot arrows https stackoverflow com questions 10515703 ggplot2
  • OpenBUGS:伯努利分布中缺失值

    我正在尝试通过 R R2OpenBUGS 使用 OpenBUGS 将观察 时间 建模为随机变量 如果所有观察时间都可用 没有 NA 则一切正常 但如果我将其中一个时间设置为 NA 则什么也不会发生 我使用 WinBUGS 测试了相同的代码
  • 泛化 R %in% 运算符以匹配元组

    前几天我花了一段时间寻找一种方法来检查行向量是否包含在 R 中的某些行向量集中 基本上 我想概括 in 运算符来匹配元组而不是向量中的每个条目 例如 我想要 row vec c A 3 row vec 1 A 3 data set rbin
  • Foreach Parallel - 多个输出的组合功能

    我有一组 45000 个用户和 40 多部电影的评分 我需要根据每个用户与其他用户的皮尔逊相关性来预测每个用户的新评分 我还需要存储相似用户的集合以及每个用户 电影组合的相似性 我使用 foreach 包并行执行循环 我设法编写的代码是这样
  • data.table 对数字和文本变量分别进行分组

    我正在尝试简化这个data table作用于数字变量和字符变量的两阶段过程 例如 取第一个元素textvar and sum每个数值变量 考虑这个小例子 library data table dt lt data table grpvar
  • 提取数据框中值前后的 n 行

    我有一个数据框 其中包含某些值Mark柱子 我想提取n标记出现之前和之后的值 包括带有标记的行 我通过使用找到我需要的值indices lt which df Mark 1 where 1是我正在寻找的价值 现在我需要例如之前 5 行和之后
  • 通过在 R 中填充 NA - 使栅格达到相同程度

    我有几个具有不同几何形状 轮廓的裁剪栅格 具体而言 同一田地的几年的空间产量图 但范围有所不同 测量并不总是整个田地的整体 但在某些年份只是其中的一部分 我想计算这些地图的平均值并将它们组合成一个平均值栅格 然而 这确实意味着 假设 5 层
  • R 热图中的颜色标签(文本)

    我正在尝试在 R 中制作一个热图 其中标签文本是彩色的 以指示数据点来自哪个组 我目前正在使用 heatmap 2 但很乐意使用另一个包 heatmap 2 data matrix data trace none dendrogram no
  • 如何使用 purrr::pmap 在nested.data.frame中绘制多个ggplot

    我对 purrr pmap 在nested data frame中制作多个ggplot图有一些疑问 我可以使用 purrr map2 毫无问题地运行下面的代码 并且可以在nested data frame中制作多重图 2个图 作为示例 我在
  • 如何在 R 中编写 csv 文件,其中我的输入作为行写入文件?

    这是一个非常简单的问题 令我惊讶的是网上没有例子 我有一个向量 vector lt c 1 1 1 1 1 我想将其写为 csv 作为一个简单的行 write csv vector file myfile csv row names FAL
  • 将 R 中的 arules 生成的规则应用于新交易

    我的目标是使用 R 包生成的规则arules来预测topic每个事务 每个事务有 1 个主题 其中每个事务是文档中的一组单词 我有一个训练集trans train 用于创建规则 和测试集trans test 我想预测它的 主题 我还希望能够
  • 使用 geom_bar 按列中一个特定值的计数对 y 轴进行排序

    想知道如何通过减少猕猴桃的数量来对 y 轴上的簇进行排序 df data frame df data frame matrix df nrow 200 ncol 2 colnames df lt c cluster name df clus
  • 如何从闪亮模块调用闪亮模块?

    如何从闪亮模块中调用闪亮模块并传递第一个模块中的选择 作为一个例子 我编写了一个应用程序来显示星球大战主题dplyr在 DT data 表中 模块StarWars 来自同一数据集的相关电影应显示在另一个子选项卡 模块电影 的另一个 DT d

随机推荐