我正試圖在兩個面的縱軸上以類似的順序對我的繪圖值進行排序。例如，在可見光下所附的圖中，條件的順序是（"IPS"、"CTR "和 "CEN"），我希望在面中也有同樣的安排--記住了。
對于如何將兩者安排在同一模式中，有什么想法嗎？
data10 < -結構(list(Group = 結構(c(1L。 1L, 1L, 2L。 2L, 2L）, 。 標簽 = c("Visible", 。
"remembered"）。 class = " factor"）。 條件=結構(c(1L。
2L, 3L, 1L。 2L, 3L）, 。 標簽 = c("CEN"。 "IPS"。 "CTR"）。 class = "factor"）,
=結構(c(1L。 1L。 1L, 1L。 1L, 1L）, 。 標簽 = c("Pretest",.
"Posttest"）。 class = " factor"）。 N = c(12。 12。 12, 12, 12, 12
12）。 PL_102 = c（5. 855241667, 5.985275， 4. 771216667, 7.188145833,
7.7207375, 6. 468）。 PL_104 = c(/span>8. 225225, 7.84795, 8.1799875, 6.4192625, 7.0971125, 5. 937570833）。 MT_102 = c（1089. 966667,
954.5625, 829.5083333, 993. 475, 961.4375, 748. 5416667）。 MT_104 = c（1229. 9125,.
1153.7625, 1244.570833, 843. 625, 901.4375, 669. 8041667),669.
ARV_102 = c(5.375858333,/span> 6. 293454167, 6.341808333, 8.060779167,
7.644770833,/span> 8. 711075）。 ARV_104 = c(/span>6. 793625, 6.905570833, 6.
7.594933333,/span> 7. 8801125, 7.526154167, 8. 449425）。 NJ_102 = c(/span>358. 9311375,.
449.9810292, 238.589375, 281. 1215333, 268.6619583, 173.4592417
), NJ_104 = c(/span>264. 9741292, 283.7545833， 320. 4076625, 249.2320625, 249.2320625,
258.952725,/span> 145. 4800333）。 IDE_102 = c（19. 66653759, 13.13362506,
20.17670876,/span> 20. 2698144, 16.98748243, 23. 74337103）。 IDE_104 = c(/span>12. 47567853,
13.04815886, 19.25615657, 16. 74588523, 15.6534457, 21.23477082
), EE_102 = c（7. 333368735, 7.09299324, 7. 034015836, 6.646904232,
6.532291162, 5. 877550525）。 EE_104 = c（6. 803615461, 7.856943584, 6.988436234,/span> 6. 76286594, 6.597801229, 6. 294069392）。 PL_DIFF = c(/span>2. 369983333,
1.862675, 3.408770833, -0。 768883333, -0. 623625, -0.530429167。
), MT_DIFF = c(139. 9458333, 199. 2, 415.0625, -149.
-78. 7375）。 ARV_DIFF = c(/span>1. 417766667, 0.612116667, 1.253125,
-0.1806667, -0. 118616667, -0. 26165）。 NJ_DIFF = c(/span>-93. 95700833,
-166.2264458,/span> 81. 8182875, -31. 88947083, -9. 709233333, -27.97920833。
）。 IDE_DIFF = c（-7. 190859062, -0. 085466206, -0.920552189, -0.
-3.523929171,/span> -1. 334036734, -2. 508600214）。 EE_DIFF = c（-0. 529753274,。
0.763950345, -0.045579602, 0. 115961708, 0.065510067, 0.416518866
)),行。 names = c(NA。 -6L）。 spec = structure(list(cols = list()
組=結構(list()。 class = c("collector_double"。 "collector" "collector"
））。 條件=結構(串列()/span>。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 `試驗塊` =結構(list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 N =結構(串列()/span>。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 PL_102 =結構（list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 PL_104 =結構（list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 MT_102 = 結構(list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 MT_104 = 結構(list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 ARV_102 =結構（list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 ARV_104 =結構（list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 NJ_102 =結構（list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 NJ_104 =結構（list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 IDE_102 =結構（list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 IDE_104 = 結構(list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 EE_102 =結構(list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 EE_104 = 結構(list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 PL_DIFF =結構（list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 MT_DIFF = 結構(list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 ARV_DIFF =結構（list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 NJ_DIFF =結構（list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 IDE_DIFF =結構(list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"））。 EE_DIFF =結構（list（）。 class = c("collector_double"。
"collector"）））。 默認=結構(list()/span>。 class = c("collector_guess"。
"collector"））。 skip = 1）。 class = "col_spec"）。 class = c("spec_tbl_df"/span>。
"tbl_df", "tbl", "資料。 frame"））
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(rlang)
library(utils)
library(data.table)
library(dumbbell)
dumbbell:: 啞鈴(data10, id="Condition"/span>。 key="Group"。 leg = "Trial block"。 column1 = "EE_102"。 column2="EE_104"。 delt=1, lab1="Pretest"/span>。 lab2="posttest"。 p_col1 = "black"。 p_col2 = "grey40", textsize = 3, segsize = 1。 5, pointsize = 2。 5, title = "終點誤差變化（cm）"）
xlim(5.5, 8. 5) facet_wrap( Group ~. ,scales="free"。 ncol=1）
主題(axis.text。 x = element_text(size = 11。 面="bold"）,
axis.text. y = element_text(size = 10。 面對= "bold"）) theme(legend. position="right") ="right")。 運算子"> 注釋('text'。 x = 2. 8, y = "IPS"/span>。 label="*", size =6）
uj5u.com熱心網友回復：
實作你所期望的結果的一個選擇是，按照你所期望的順序手動設定y刻度的限制，像這樣：
library(tidyverse)
library(ggplot2)
library(dumbbell)
dumbbell:: 啞鈴(data10, id = "Condition"。 key = "Group"。 腿部 = "審判塊",
column1 = "EE_102"。 column2 = "EE_104",
delt = 1, lab1 = "Pretest"。 lab2 = "posttest",
p_col1 = "black"。 p_col2 = "grey40",
textsize = 3, segsize = 1。 5, pointsize = 2.5,
title = "端點誤差變化（cm）")
scale_y_discrete(limits = c("CEN"/span>。 "CTR"/span>。 "IPS"))
xlim(5.5, 8.5 )
facet_wrap(Group ~ . ,規模= "free"。 ncol = 1）
主題()
axis.text. x = element_text(size = 11。 face = "bold"）,
axis.text. y = element_text(size = 10。 面對= "bold"）
) 主題(legend. 運算子"> 注釋("text"/span>。 x = 2. 8, y = "IPS"/span>。 標簽 = "*"/span>。 尺寸= 6）
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