如何在具有不同画布大小的 ggplot2 绘图网格中保持一致的轴缩放

编辑：清除描述和代码示例，添加绘图。

我有一个数据集，其中包含几种动物的位置。

我为每只动物创建了位置散点图网格。因为图的 x y 是距离，所以我想使每个图本身的 x y 保持相同的比例（因此距离没有失真）和跨图（这样我可以比较具有相同比例的不同图）。

Facet 是一个自然的选择，它可以与coord_fixed()。然而，当数据中存在异常值（可能是错误）时，情况会变得更加复杂。我修改了 @Mark Peterson 很好的答案，添加了一些异常点。

set.seed(8675309)
df <-
  data.frame(
    x = runif(40, 1, 20)
    , y = runif(40, 100, 140)
    , ind = sample(LETTERS[1:4], 40, TRUE)
  )
# add some outliers to stretch the plot
outliers <- data.frame(x = c(-100, 30, 60,-50),
                       y = c(20, 200, -100, 500),
                       ind = LETTERS[1:4])
df <- rbind(df, outliers)

ggplot(df , aes(x = x, y = y)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ind) +
  coord_fixed()

This is what we got.

1.使用 coord_fixed() 绘制面图：比例一致，轴对齐

该图满足比例比例要求和比例一致要求，并且所有轴对齐，即所有 xlim ylim 相同。这很有用，因为它可以显示彼此的相对位置。

我还想检查每个图的模式并进行比较。保持面图的相对位置，我想添加另一个具有一致比例但轴未对齐的图。如果单独绘制每个图，它将选择 xlim ylim 来覆盖数据，而无需对齐要求。所以我只需要绘制每个图，然后将它们排列起来gridExtra or cowplot.

然后，为了处理异常值，我们的计划是添加一个缩放按钮来放大所有图（图将位于 Shiny 应用程序中）。

我们决定将每个图都以其质心为中心。虽然这种方式会浪费更多的空间，但所有绘图都正确居中，缩放它们将显示所有绘图的大部分，并且它们在比例上仍然具有可比性。

我有一个函数可以将每个图调整到其中位中心，有点类似于@Mark Peterson 代码。

我知道中位中心在 2D 点中没有明确定义，但它足以满足我的需求。因为我需要单独调整每个图，所以我不能再使用facet。

expand_1D_center <- function(vec){
  center <- median(vec)
  new_diff <- max(center - min(vec), 
                  max(vec) - center)
  return(c(new_min = center - new_diff, 
           new_max = center + new_diff))
}
# given x y vectors, get new x y lim to make centroid center
expand_2D_center <- function(x_vec, y_vec){
  return(list(xlim = expand_1D_center(x_vec),
              ylim = expand_1D_center(y_vec)))
}
# plot each with center adjusted
id_vector <- sort(unique(df$ind))
g_list <- vector("list", length = length(id_vector))
for (i in seq_along(id_vector)) {
  data_i <- df[df$ind == id_vector[i], ]
  new_lim <- expand_2D_center(data_i$x, data_i$y)
  g_list[[i]] <- ggplot(data = data_i, aes(x, y)) +
    geom_point() +
    coord_fixed(xlim = new_lim$xlim, ylim = new_lim$ylim) 
}
grid.arrange(grobs = g_list, ncol = 2, respect=TRUE)

2. 中心调整图，每个图的 xy 比例都正确，但各图之间不一致。

我希望现在更清楚了。当我专注于当前问题而忘记了解释我们的需求所需的整个历史时，我的第一篇文章没有清楚地说明问题。

@Mark Peterson 的回答似乎解决了这个问题，我将进一步阅读代码来验证。

Thanks!

编辑：为了提供一些背景信息，我在此处添加了真实数据的绘图：

所有海鸥都在一个图中的概览图，请注意，有一些异常值拉伸了图

这是分面图，它对于对齐所有内容很有用。

这是每个比例都正确的单独图，未在图之间对齐。

这个图的每个图都以质心为中心。我打算同时放大它们。唯一的问题是各图的比例不一致。

编辑：我在我的数据上尝试了@Mark Peterson代码，它裁剪了一些点，但图是一致的。，可能是因为我的数据具有更大的值，所以原始填充不够大。

马克在每个图的所有图上使用最大 xrange，因此每个图都有相同的范围。我的代码尝试使每个绘图都适合其模式，但要将它们放置在具有一致比例的网格内，需要使用最大的画布缩小绘图，或填充最小的绘图。将每个图的范围设置为相同实际上具有类似的效果，但实现起来要简单得多。

好吧，我想我已经对你所问的问题得到了最好的猜测，尽管我同意@MrFlick 的观点，即明确共享数据将对此有很大帮助。

如果您在同一基本网格上拥有所有动物的简单数据，我猜您不会问（至少不会像您这样）。也就是说，给定这些数据：

set.seed(8675309)
df <-
  data.frame(
    x = runif(40, 1, 20)
    , y = runif(40, 100, 140)
    , ind = sample(LETTERS[1:4], 40, TRUE)
  )

这个简单明了facet_grid works:

ggplot(df , aes(x = x, y = y)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ind) +
  coord_fixed()

给出这个：

但是，你这么说facet_wrap解决方案行不通。所以，我猜你有数据，其中每个动物都在不同的网格中，就像这样（注意，使用dplyr此处以及下面的更多内容）：

modDF <-
  df %>%
  mutate(x = x + as.numeric(ind)*10
         , y = y + as.numeric(ind)*20)

这意味着上面的代码（使用modDF代替df)

ggplot(modDF, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ind) +
  coord_fixed()

给出这个：

它有大量浪费的空间，而且看起来不太好。所以我think您问的是如何处理这样的数据。为此，我认为您需要做的是计算最大范围（在每个轴上），然后生成以每个人的数据为中心的范围。为此，我严重依赖dplyr to group_by单独并计算最小和最大 x/y 位置。然后，我计算一些附加列来计算每个人的数据中点、范围的大小，然后范围应延伸到哪里以设置为所需的最大宽度/高度并以该人的数据为中心。请注意，我还稍微填充了这些，以便我可以设置expand = FALSE当我实施范围时。

getRanges <-
  modDF %>%
  group_by(ind) %>%
  summarise(
    minx = min(x)
    , maxx = max(x)
    , miny = min(y)
    , maxy = max(y)
  ) %>%
  mutate(
    # Find mid points for range setting
    midx = (maxx + minx)/2
    , midy = (maxy + miny)/2
    # Find size of all ranges
    , xrange = maxx - minx
    , yrange = maxy - miny
    # Set X lims the size of the biggest range, centered at the middle
    , xstart = midx - max(xrange)/2 - 0.5
    , xend = midx + max(xrange)/2 + 0.5
    # Set Y lims the size of the biggest range, centered at the middle
    , ystart = midy - max(yrange)/2 - 0.5
    , yend = midy + max(yrange)/2 + 0.5
    )

gives

     ind     minx     maxx     miny     maxy     midx     midy   xrange   yrange   xstart     xend   ystart     yend
  <fctr>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>
1      A 14.91873 29.53871 120.0743 157.6944 22.22872 138.8844 14.61997 37.62010 14.17717 30.28027 119.5743 158.1944
2      B 22.50432 37.27647 153.5654 179.0589 29.89039 166.3122 14.77215 25.49352 21.83884 37.94195 147.0021 185.6222
3      C 32.15187 47.08845 165.9829 195.0261 39.62016 180.5045 14.93658 29.04320 31.56861 47.67171 161.1945 199.8146
4      D 44.49392 59.59702 192.7243 214.5523 52.04547 203.6383 15.10310 21.82806 43.99392 60.09702 184.3283 222.9484

然后，我循环遍历每个人，生成所需的图并将范围设置为为该人计算的值。 （你可以使用ggtitle代替facet_wrap但我喜欢strip效果来自facet_wrap.)

sepPlots <- lapply(levels(modDF$ind), function(thisInd){
  thisRange <-
    filter(getRanges, ind == thisInd)

  modDF %>%
    filter(ind == thisInd) %>%
    ggplot(aes(x = x, y = y)) +
    geom_point() +
    coord_fixed(
      xlim = c(thisRange$xstart, thisRange$xend)
      , ylim = c(thisRange$ystart, thisRange$yend)
      , expand = FALSE
    ) +
    # ggtitle(thisInd)
    facet_wrap(~ind)
})

然后，我用plot_grid from cowplot将情节排列在一起。注意加载cowplot设定一个主题。所以，我正在重置主题，因为我不是这个主题的忠实粉丝cowplot

library(cowplot)
theme_set(theme_gray())

plot_grid(plotlist = sepPlots)

gives:

从那里，您可以根据需要使用比例和轴标签。