在想用某些值（例如：中值/平均值/等）繪制密度圖。我還想在繪圖區域上方顯示選定的值（例如中值），這樣它就不會干擾分布本身。此外，在現實生活中，我有更大、更多樣化的資料框（具有更多類別），因此我想傳播標簽，這樣它們就不會相互干擾（我希望它們具有可讀性和視覺效果）。
我在這里找到了類似的線索：
這是我想要的輸出（對不起質量，用油漆編輯）：
此外，如果您更改“sample_name”的分組因子，那么您將看到更多“擁擠”的圖，與我的 irl 資料更相似。
uj5u.com熱心網友回復：
實作您想要的結果的一種選擇：
- 設定
clip="off" incoord_cartesian` - 通過增加標題的底部邊距為標簽留出一些空間
y=1.05為標簽設定（資料范圍的最大值 比例的默認擴展 0.05）- 放
min.segment.length=0 - 增加
ylim標簽 - 微調標簽的位置
注意：要獲得想要的結果，您可能需要擺弄微調、ylim 和邊距的值。
set.seed(123)
library(ggplot2)
library(ggrepel)
library(dplyr)
plot_distribution_with_values <- function(input_data,value_to_show="mean", grouping_factor = "group", title="", limit="") {
#determine the center values to be plotted as x intercepting line(s)
center_values = input_data %>% dplyr::group_by(!!rlang::sym(grouping_factor)) %>% dplyr::summarize(median_value = median(tail_length,na.rm = TRUE),mean_value=mean(tail_length,na.rm=T))
#main core of the plot
plot_distribution <- ggplot2::ggplot(input_data, aes_string(x=tail_length,color=grouping_factor))
geom_density(size=1, aes(y=..ndensity..)) theme_bw() scale_x_continuous(limits=c(0, as.numeric(limit)))
coord_cartesian(clip = "off", ylim = c(0, 1))
if (value_to_show=="median") {
center_value="median_value"
}
else if (value_to_show=="mean") {
center_value="mean_value"
}
#Plot settings (aesthetics, geoms, axes behavior etc.):
g.line <- ggplot2::geom_vline(data=center_values,aes(xintercept=!!rlang::sym(center_value),
color=!!rlang::sym(grouping_factor)),
linetype="longdash",show.legend = FALSE)
g.labs <- ggplot2::labs(title= "Tail lengths distribution",
x="tail length [units]",
y= "normalized density",
color=grouping_factor)
g.values <- ggrepel::geom_text_repel(data=center_values,
aes(x=round(!!rlang::sym(center_value)),
y = 1.05, color=!!rlang::sym(grouping_factor),
label=formatC(round(!!rlang::sym(center_value)),digits=1,format = "d")),
size=4, direction = "x", segment.size = 0.4,
min.segment.length = 0, nudge_y = .15, nudge_x = -10,
show.legend =F, hjust =0, xlim = c(0,200),
ylim = c(0, 1.15))
#Overall plotting configuration:
plot <- plot_distribution g.line g.labs g.values
theme(plot.title = element_text(margin = margin(b = 4 * 5.5)))
return(plot)
}
plot_distribution_with_values(tail_data, value_to_show = "median", grouping_factor = "group", title = "Tail plot", limit=200)
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