在ggplot2中使用facet_wrap和scales =“free”来设置单独的轴限制

我正在创build一个分面图，用预测值与残差图并排查看预测值与实际值。 我将使用shiny来帮助探索使用不同的训练参数进行build模的结果。 我用85％的数据训练模型，testing其余的15％，并重复这5次，每次收集实际/预测值。 计算残差后，我的data.frame如下所示： 

 head(results) act pred resid 2 52.81000 52.86750 -0.05750133 3 44.46000 42.76825 1.69175252 4 54.58667 49.00482 5.58184181 5 36.23333 35.52386 0.70947731 6 53.22667 48.79429 4.43237981 7 41.72333 41.57504 0.14829173

我想要的是：

  • pred与act和pred与resid并排情节
  • pred与pred的x / y范围/限制是相同的，理想情况下从min(min(results$act), min(results$pred))到max(max(results$act), max(results$pred))
  • pred与resid的x / y范围/限制不会受到我对实际vs.预测图表的影响。 仅对预测值绘制x并且仅绘制剩余范围的y是很好的。

为了同时查看这两个图，我将数据融化： 

 library(reshape2) plot <- melt(results, id.vars = "pred")

现在绘制： 

 library(ggplot2) p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw() p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free") print(p)

这是非常接近我想要的：

在这里输入图像说明

我想要的是实际与预测的x和y范围是相同的，但我不确定如何指定，而且我不需要为预测与残差绘图做完范围完全不同。

我试着为scale_x_continous和scale_y_continuous添加这样的东西： 

 min_xy <- min(min(plot$pred), min(plot$value)) max_xy <- max(max(plot$pred), max(plot$value)) p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw() p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free") p <- p + scale_x_continuous(limits = c(min_xy, max_xy)) p <- p + scale_y_continuous(limits = c(min_xy, max_xy)) print(p)

但是，它会提取剩余值的min() 。

在这里输入图像说明

我最后一个想法是在融化之前存储最小act和predvariables的值，然后将它们添加到融化的数据框中，以指示它们出现在哪个方面： 

 head(results) act pred resid 2 52.81000 52.86750 -0.05750133 3 44.46000 42.76825 1.69175252 4 54.58667 49.00482 5.58184181 5 36.23333 35.52386 0.70947731 min_xy <- min(min(results$act), min(results$pred)) max_xy <- max(max(results$act), max(results$pred)) plot <- melt(results, id.vars = "pred") plot <- rbind(plot, data.frame(pred = c(min_xy, max_xy), variable = c("act", "act"), value = c(max_xy, min_xy))) p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw() p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free") print(p)

这就是我想要的，除了点也显示出来：

在这里输入图像说明

任何build议做这样的事情？

我看到这个想法添加geom_blank() ，但我不知道如何指定aes()位，并使它正常工作，或什么geom_point()相当于直方图使用aes(y = max(..count..)) 。

这里是玩的数据（熔化前我的实际值，预测值和残值）： 

 > dput(results) structure(list(act = c(52.81, 44.46, 54.5866666666667, 36.2333333333333, 53.2266666666667, 41.7233333333333, 35.2966666666667, 30.6833333333333, 39.25, 35.8866666666667, 25.1, 29.0466666666667, 23.2766666666667, 56.3866666666667, 42.92, 41.57, 27.92, 23.16, 38.0166666666667, 61.8966666666667, 37.41, 41.6333333333333, 35.9466666666667, 48.9933333333333, 30.5666666666667, 32.08, 40.3633333333333, 53.2266666666667, 64.6066666666667, 38.5366666666667, 41.7233333333333, 25.78, 33.4066666666667, 27.8033333333333, 39.3266666666667, 48.9933333333333, 25.2433333333333, 32.67, 55.17, 42.92, 54.5866666666667, 23.16, 64.6066666666667, 40.7966666666667, 39.0166666666667, 41.6333333333333, 35.8866666666667, 25.1, 23.2766666666667, 44.46, 34.2166666666667, 40.8033333333333, 24.5766666666667, 35.73, 61.8966666666667, 62.1833333333333, 74.6466666666667, 39.4366666666667, 36.6, 27.1333333333333), pred = c(52.8675013282404, 42.7682474758679, 49.0048248585123, 35.5238560262515, 48.7942868566949, 41.5750416040131, 33.9548164913007, 29.9787449128663, 37.6443975781139, 36.7196211666685, 27.6043278172077, 27.0615724310721, 31.2073056885252, 55.0886903524179, 43.0895814712768, 43.0895814712768, 32.3549865881578, 26.2428426737583, 36.6926037128343, 56.7987490221996, 45.0370788180147, 41.8231642271826, 38.3297859332601, 49.5343916620086, 30.8535641206809, 29.0117492750411, 36.9767968381391, 49.0826677983065, 54.4678549541069, 35.5059204731218, 41.5333417555995, 27.6069075391361, 31.2404889715121, 27.8920960978598, 37.8505531149324, 49.2616631533957, 30.366837650159, 31.1623492639066, 55.0456078770405, 42.772538591063, 49.2419293590535, 26.1963523976241, 54.4080781796616, 44.9796700541254, 34.6996927469131, 41.6227713664027, 36.8449646519306, 27.5318686661673, 31.6641793552795, 42.8198894266632, 40.5769177148146, 40.5769177148146, 29.3807781312816, 36.8579132935989, 55.5617033901752, 55.8097119335638, 55.1041728261666, 43.6094641699075, 37.0674887276681, 27.3876960746536), resid = c(-0.0575013282403773, 1.69175252413213, 5.58184180815435, 0.709477307081826, 4.43237980997177, 0.148291729320228, 1.34185017536599, 0.704588420467079, 1.60560242188613, -0.832954500001826, -2.50432781720766, 1.98509423559461, -7.93063902185855, 1.29797631424874, -0.169581471276786, -1.51958147127679, -4.43498658815778, -3.08284267375831, 1.32406295383237, 5.09791764446704, -7.62707881801468, -0.189830893849219, -2.38311926659339, -0.541058328675241, -0.286897454014273, 3.06825072495888, 3.38653649519422, 4.14399886836018, 10.1388117125598, 3.03074619354486, 0.189991577733821, -1.82690753913609, 2.16617769515461, -0.088762764526507, 1.47611355173427, -0.268329820062384, -5.12350431682565, 1.5076507360934, 0.124392122959534, 0.147461408936991, 5.34473730761318, -3.03635239762411, 10.1985884870051, -4.18300338745873, 4.31697391975358, 0.0105619669306023, -0.958297985263961, -2.43186866616734, -8.38751268861282, 1.64011057333683, -6.36025104814794, 0.226415618518729, -4.80411146461488, -1.1279132935989, 6.33496327649151, 6.37362139976954, 19.5424938405001, -4.17279750324084, -0.467488727668119, -0.254362741320246)), .Names = c("act", "pred", "resid"), row.names = c(2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 52L, 54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 65L ), class = "data.frame")

这里有一些代码与一个虚拟geom_blank层， 

 range_act <- range(range(results$act), range(results$pred)) d <- reshape2::melt(results, id.vars = "pred") dummy <- data.frame(pred = range_act, value = range_act, variable = "act", stringsAsFactors=FALSE) ggplot(d, aes(x = pred, y = value)) + facet_wrap(~variable, scales = "free") + geom_point(size = 2.5) + geom_blank(data=dummy) + theme_bw()

在这里输入图像说明

我不知道我明白你想要什么，但根据我的理解

x比例似乎是相同的，这是y比例是不一样的，那是因为你指定scale =“free”

你可以指定scales =“free_x”来允许x是空闲的（在这种情况下，它和pred有相同的定义范围） 

 p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw() p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free_x")

为我工作，看到图片

在这里输入图像说明

我觉得你让它太难了 – 我似乎记得有一次，基于min和max的公式来定义极限，如果faceted，我认为它只使用这些值，但是我找不到代码

您也可以使用coord_cartesian命令指定范围来设置您想要的y轴范围，就像在之前的文章中一样使用scales = free_x 

 p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()+coord_cartesian(ylim = c(-20, 80)) p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free_x") p

在这里输入图像说明

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