我有一個data包含 9 個預測變數和一個指示變數的資料框，ind其值從 0 到 3。我需要為給定值的所有變數制作直方圖ind。我已經寫了一些代碼；沒有更好的主意，我只是將我的資料集劃分為 4 個不相交的子集。
data_no0 <- data[data$ind == 0, -1]
data_no1 <- data[data$ind == 1, -1]
data_no2 <- data[data$ind == 2, -1]
data_no3 <- data[data$ind == 3, -1]
ggplot(gather(data_no1), aes(value))
geom_histogram(bins = 6)
facet_wrap(~key, scales = 'free_x')
更重要的是，我希望能夠比較不同值的直方圖ind，因此我想將 x 的最小值和最大值分別固定為（即第一個變數）min(data$avg_f0env_sma0)和max(data$avg_f0env_sma)。
我試過這樣做：
scales_x <- list(
'avg_jitterlocal_sma'
= scale_y_continuous(limits = c(min(data$avg_jitterlocal_sma), max(data$avg_jitterlocal_sma))),
'avg_jitterddp_sma'
= scale_y_continuous(limits = c(min(data$avg_jitterddp_sma), max(data$avg_jitterddp_sma))),
'avg_shimmerlocal_sma'
= scale_y_continuous(limits = c(min(data$avg_shimmerlocal_sma), max(data$avg_shimmerlocal_sma))),
'avgx_pcm_fftmag_spectralflux_sma'
= scale_y_continuous(limits = c(min(data$avg_pcm_fftmag_spectralflux_sma), max(data$avg_pcm_fftmag_spectralflux_sma))),
'avg_pcm_fftmag_spectralcentroid_sma'
= scale_y_continuous(limits = c(min(data$avg_pcm_fftmag_spectralcentroid_sma), max(data$avg_pcm_fftmag_spectralcentroid_sma))),
'avg_pcm_fftmag_spectralharmonicity_sma_compare'
= scale_y_continuous(limits = c(min(data$avg_pcm_fftmag_spectralharmonicity_sma_compare), max(data$avg_pcm_fftmag_spectralharmonicity_sma_compare))),
'avg_f0final_sma'
= scale_y_continuous(limits = c(min(data$avg_f0final_sma), max(data$avg_f0final_sma))),
'avg_f0env_sma'
= scale_y_continuous(limits = c(min(data$avg_f0env_sma), max(data$avg_f0env_sma))),
'avg_loudness_sma3'
= scale_y_continuous(limits = c(min(data$avg_loudness_sma3), max(data$avg_loudness_sma3)))
)
ggplot(gather(data_no0), aes(value))
geom_histogram(bins = 6)
facet_wrap(~key, scales = list(x = scales_x))
但它不起作用。我也讀過關于facet_grid_sc()，但它也有一個問題。
uj5u.com熱心網友回復：
看起來您的資料集可以使用一些
這是使用lemon::facet_rep_wrap()自由 y 比例尺的相同圖：
ggplot(diamonds, aes(x=price, fill=cut))
geom_histogram()
facet_rep_wrap(~cut, scales="free")
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