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使用ggarrange對齊圖表

2022-03-04 22:41:16 軟體設計

如何對齊兩條紅線 ( y = 0)?我將男性的情節修改為scale_y_continuous(breaks = seq(-0.06, 0.02, 0.02). 但它沒有用。它仍然沒有對齊。所有的annotate都是為了構建95%的置信區間。此外,每個點都代表估計系數。

下面是我的代碼。

male <- ggplot()  
      geom_hline(yintercept = 0, color = 'red', lwd = 1)  
      theme_minimal()  
      labs(x = '年資', y = '失業率和年資虛擬變數之係數', title = '男性')  
      theme(text = element_text(family ='黑體-繁 中黑'),
            plot.title = element_text(size = rel(2), face = 'bold', hjust = 0.5),
            axis.title = element_text(size = rel(1.5), face = 'bold',
                                      colour = 'black'),
            axis.text = element_text(size = rel(1.5), face = 'bold',
                                     colour = 'black'),
            panel.grid.major = element_blank(),
            panel.grid.minor = element_blank(),
            panel.background = element_blank())  
      scale_x_continuous(breaks = seq(0, 14))  
      annotate('pointrange', x = 0, y = -.0447358, ymin = -.0497855,
               ymax = -.0396861, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 1, y = -.0180776, ymin = -.0230804,
               ymax = -.0130748, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 2, y = -.016423, ymin = -.0213736,
               ymax = -.0114724, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 3, y = -.0129881, ymin = -.0178787,
               ymax = -.0080975, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 4, y = -.0103175, ymin = -.015139,
               ymax = -.0054961, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 5, y = -.0082522, ymin = -.0130095,
               ymax = -.0034949, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 6, y = -.0071008, ymin = -.0118032,
               ymax = -.0023985, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 7, y = -.0070145, ymin = -.0116721,
               ymax = -.0023569, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 8, y = -.0056933, ymin = -.0103182,
               ymax = -.0010684, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 9, y = -.0047233, ymin = -.0093261,
               ymax = -.0001205, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 10, y = -.003273, ymin = -.0078732,
               ymax = .0013272, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 11, y = .0006229, ymin = -.0040254,
               ymax = .0052711, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 12, y = .0037801, ymin = -.0010039,
               ymax = .0085641, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 13, y = .0032255, ymin = -.0017867,
               ymax = .0082376, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 14, y = .0029918, ymin = -.0026945, ymax = .008678,
               size = 0.5)
    
    female <- ggplot()  
      geom_hline(yintercept = 0, color = 'red', lwd = 1)  
      theme_minimal()  
      labs(x = '年資', y = '失業率和年資虛擬變數之係數', title = '女性')  
      theme(text = element_text(family ='黑體-繁 中黑'),
            plot.title = element_text(size = rel(2), face = 'bold', hjust = 0.5),
            axis.title = element_text(size = rel(1.5), face = 'bold',
                                      colour = 'black'),
            axis.text = element_text(size = rel(1.5), face = 'bold',
                                     colour = 'black'),
            panel.grid.major = element_blank(),
            panel.grid.minor = element_blank(),
            panel.background = element_blank())  
      scale_x_continuous(breaks = seq(0, 14))  
      annotate('pointrange', x = 0, y = -.0557045, ymin = -.0594948,
               ymax = -.0519143, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 1, y = -.0237874, ymin = -.0275535,
               ymax = -.0200212, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 2, y = -.0186763, ymin = -.0224115,
               ymax = -.0149412, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 3, y = -.0124177, ymin = -.0161171,
               ymax = -.0087183, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 4, y = -.0069645, ymin = -.0106195,
               ymax = -.0033096, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 5, y = -.0025661, ymin = -.0061792,
               ymax = .0010469, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 6, y = .0009979, ymin = -.0025787,
               ymax = .0045745, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 7, y = .0044623, ymin = .000915,
               ymax = .0080096, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 8, y = .0070437, ymin = .0035184,
               ymax = .010569, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 9, y = .0096577, ymin = .0061462,
               ymax = .0131692, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 10, y = .0120116, ymin = .0085022,
               ymax = .0155209, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 11, y = .0158938, ymin = .0123547,
               ymax = .0194329, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 12, y = .0227411, ymin = .0191273,
               ymax = .0263549, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 13, y = .0253041, ymin = .0215681,
               ymax = .0290401, size = 0.5)  
      annotate('pointrange', x = 14, y = .0261749, ymin = .0220729, ymax = .0302769,
               size = 0.5)
    
    ggarrange(male, female)

使用 ggarrange 對齊圖表

uj5u.com熱心網友回復:

您可以嘗試以下操作:

ggarrange(male, female, align = "hv")

由于我目前還沒有ggpubr在我的機器上安裝,我無法對其進行測驗。但是,如果您以正確的格式排列資料,您的代碼可能會簡單得多。因為您有很多資料點,所以使用annotate輸入每個點是一項非常痛苦的任務。我從您的代碼中提取資料并將它們放入資料框中,df并用于facet_wrap分隔兩組:

df %>% ggplot(aes(x = x, y = y) ) 
  geom_hline(yintercept = 0, color = 'red', lwd = 1)  
  theme_minimal()  
  labs(x = '年資', y = '失業率和年資虛擬變數之係數')  
  theme(text = element_text(family ='黑體-繁 中黑'),
        strip.text = element_text(family ='黑體-繁 中黑', 
                                  size = rel(1.5), face = 'bold'
                                  ),
        plot.title = element_text(size = rel(2), face = 'bold', hjust = 0.5),
        axis.title = element_text(size = rel(1.5), face = 'bold',
                                  colour = 'black'),
        axis.text = element_text(size = rel(1.5), face = 'bold',
                                 colour = 'black'),
        panel.grid.major = element_blank(),
        panel.grid.minor = element_blank(),
        panel.background = element_blank())  
  scale_x_continuous(breaks = seq(0, 14))  
  geom_pointrange(aes(ymin = ymin, ymax = ymax)) 
  facet_wrap(vars(gender))

使用 ggarrange 對齊圖表

Extracted data: 
 male <- data.frame(x = 0, y = -.0447358, ymin = -.0497855,  ymax = -.0396861, gender = '男性') %>% 
  add_row(x = 1, y = -.0180776, ymin = -.0230804, ymax = -.0130748, gender = '男性') %>% 
  add_row(x = 2, y = -.016423, ymin = -.0213736,   ymax = -.0114724, gender = '男性') %>% 
   add_row(x = 3, y = -.0129881, ymin = -.0178787,  ymax = -.0080975, gender = '男性')%>%
   add_row(x = 4, y = -.0103175, ymin = -.015139,   ymax = -.0054961, gender = '男性')%>%
   add_row(x = 5, y = -.0082522, ymin = -.0130095, ymax = -.0034949, gender = '男性')%>%
   add_row(x = 6, y = -.0071008, ymin = -.0118032, ymax = -.0023985, gender = '男性')%>%
   add_row(x = 7, y = -.0070145, ymin = -.0116721, ymax = -.0023569, gender = '男性')%>%
   add_row(x = 8, y = -.0056933, ymin = -.0103182, ymax = -.0010684, gender = '男性')%>%
   add_row(x = 9, y = -.0047233, ymin = -.0093261, ymax = -.0001205, gender = '男性')%>%
   add_row(x = 10, y = -.003273, ymin = -.0078732, ymax = .0013272, gender = '男性')%>%
   add_row(x = 11, y = .0006229, ymin = -.0040254, ymax = .0052711, gender = '男性')%>%
   add_row(x = 12, y = .0037801, ymin = -.0010039, ymax = .0085641, gender = '男性')%>%
   add_row(x = 13, y = .0032255, ymin = -.0017867, ymax = .0082376, gender = '男性')%>%
   add_row(x = 14, y = .0029918, ymin = -.0026945, ymax = .008678,  gender = '男性')

female <-   data.frame(x = 0, y = -.0557045, ymin = -.0594948, ymax = -.0519143, gender = '女性')%>%
   add_row(x = 1, y = -.0237874, ymin = -.0275535, ymax = -.0200212, gender = '女性')%>%
   add_row(x = 2, y = -.0186763, ymin = -.0224115, ymax = -.0149412, gender = '女性')%>%
   add_row(x = 3, y = -.0124177, ymin = -.0161171, ymax = -.0087183, gender = '女性')%>%
   add_row(x = 4, y = -.0069645, ymin = -.0106195, ymax = -.0033096, gender = '女性')%>%
   add_row(x = 5, y = -.0025661, ymin = -.0061792, ymax = .0010469, gender = '女性')%>%
   add_row(x = 6, y = .0009979, ymin = -.0025787, ymax = .0045745, gender = '女性')%>%
   add_row(x = 7, y = .0044623, ymin = .000915, ymax = .0080096, gender = '女性')%>%
   add_row(x = 8, y = .0070437, ymin = .0035184, ymax = .010569, gender = '女性')%>%
   add_row(x = 9, y = .0096577, ymin = .0061462, ymax = .0131692, gender = '女性')%>%
   add_row(x = 10, y = .0120116, ymin = .0085022, ymax = .0155209, gender = '女性')%>%
   add_row(x = 11, y = .0158938, ymin = .0123547,  ymax = .0194329, gender = '女性')%>%
   add_row(x = 12, y = .0227411, ymin = .0191273, ymax = .0263549, gender = '女性')%>%
   add_row(x = 13, y = .0253041, ymin = .0215681, ymax = .0290401, gender = '女性')%>%
   add_row(x = 14, y = .0261749, ymin = .0220729, ymax = .0302769, gender = '女性')
df<- male %>% rbind(female)

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  • 【中介者設計模式詳解】C/Java/JS/Go/Python/TS不同語言實作

    * 中介者模式是一種行為型設計模式,它可以用來減少類之間的直接依賴關系,
    * 將物件之間的通信封裝到一個中介者物件中,從而使得各個物件之間的關系更加松散。
    * 在中介者模式中,物件之間不再直接相互互動,而是通過中介者來中轉訊息。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:19:44 more
  • 露天煤礦現場調研和交流案例分享

    他們集團的資訊化公司及研究院在一個礦區正在做智能礦山的統一平臺的 試點,專案投資大概1億,包括了礦山的各方面的內容,顯示得我們這次交流有點多余。他們2年前開始做智能礦山的規劃,有很多煤礦行業專家的加持,他們的描述是非常完美,但是去年底應該上線的平臺,現在還沒有看到影子。他們確實有很多場景需求,但是被... ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:19:07 more
  • 《社區人員管理》實戰案例設計&個人案例分享

    設計是一個讓人夢想成真程序,開始編碼、測驗、除錯之前進行需求分析和架構設計,才能保證關鍵方面都做正確 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:18:57 more
  • 軟體架構生態化-多角色交付的探索實踐

    作為一個技術架構師,不僅僅要緊跟行業技術趨勢,還要結合研發團隊現狀及痛點,探索新的交付方案。在日常中,你是否遇到如下問題 “ 業務需求排期長研發是瓶頸;非研發角色感受不到研發技改提效的變化;引入ISV 團隊又擔心質量和安全,培訓周期長“等等,基于此我們探索了一種新的技術體系及交付方案來解決如上問題。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:18:49 more
  • 05單件模式

    #經典的單件模式 public class Singleton { private static Singleton uniqueInstance; //一個靜態變數持有Singleton類的唯一實體。 // 其他有用的實體變數寫在這里 //構造器宣告為私有,只有Singleton可以實體化這個類! ......

    uj5u.com 2023-04-19 08:42:51 more
  • 【架構與設計】常見微服務分層架構的區別和落地實踐

    軟體工程的方方面面都遵循一個最基本的道理:沒有銀彈,架構分層模型更是如此,每一種都有各自優缺點,所以請根據不同的業務場景,并遵循簡單、可演進這兩個重要的架構原則選擇合適的架構分層模型即可。 ......

    uj5u.com 2023-04-19 08:42:41 more