如何控制 `facet_wrap()` 中的轴刻度数？

Posted 2023-02-16

【中文标题】如何控制 `facet_wrap()` 中的轴刻度数？

【英文标题】：How can one control the number of axis ticks within `facet_wrap()`?

【发布时间】：2022-01-08 05:43:42

【问题描述】：

我有一个用 facet_wrap 创建的图形，可视化了许多组的估计密度。一些组的方差比其他组小得多。这导致某些面板无法读取 x 轴。最小可重现示例：

library(tidyverse)
x1 <- rnorm(1e4)
x2 <- rnorm(1e4,mean=2,sd=0.00001)

data.frame(x=c(x1,x2),group=c(rep("1",length(x1)),rep("2",length(x2)))) %>%
  ggplot(.) + geom_density(aes(x=x)) + facet_wrap(~group,scales="free")

这个问题的明显解决方案是增加图形大小，使所有内容都变得可读。但是，面板太多，无法使其成为有用的解决方案。我最喜欢的解决方案是控制轴刻度的数量，例如在所有 x 轴上只允许两个刻度。有没有办法做到这一点？

---

建议后编辑：

添加+ scale_x_continuous(n.breaks = 2) 看起来应该完全符合我的要求，但实际上并没有：

按照建议的问题Change the number of breaks using facet_grid in ggplot2 中的答案，我最终得到了两个轴刻度，但小数点太多了：

equal_breaks <- function(n = 3, s = 0.5, ...)
  function(x)
    # rescaling
    d <- s * diff(range(x)) / (1+2*s)
    seq(min(x)+d, max(x)-d, length=n)
  


data.frame(x=c(x1,x2),group=c(rep("1",length(x1)),rep("2",length(x2)))) %>%
  ggplot(.) + geom_density(aes(x=x)) + facet_wrap(~group,scales="free")  + scale_x_continuous(breaks=equal_breaks(n=3, s=0.05), expand = c(0.05, 0))

【问题讨论】：

您在寻找... + scale_x_continuous(n.breaks = 2)吗？

我认为他们是，虽然3 可能是最好的！

@nniloc 从第二个图表中删除刻度

这能回答你的问题吗？ Change the number of breaks using facet_grid in ggplot2

这能回答你的问题吗？ Increase number of axis ticks

【参考方案1】：

您可以将if(seq[2]-seq[1] < 10^(-r)) seq else round(seq, r)添加到函数equal_breaks开发的here中。

通过这样做，只有当标签之间的差异高于阈值 10^(-r) 时，您才会将 x 轴上的标签四舍五入。

equal_breaks <- function(n = 3, s = 0.05, r = 0,...)
  function(x)
    d <- s * diff(range(x)) / (1+2*s)
    seq = seq(min(x)+d, max(x)-d, length=n)
    if(seq[2]-seq[1] < 10^(-r)) seq else round(seq, r)
  


data.frame(x=c(x1,x2),group=c(rep("1",length(x1)),rep("2",length(x2)))) %>%
  ggplot(.) + geom_density(aes(x=x)) + facet_wrap(~group, scales="free") +
  scale_x_continuous(breaks=equal_breaks(n=3, s=0.05, r=0)) 

正如您正确指出的那样，此答案仅提供了两种位数的选择；所以另一种可能性是返回round(seq, -floor(log10(abs(seq[2]-seq[1]))))，它会得到每个方面的“最佳”位数。

equal_breaks <- function(n = 3, s = 0.1,...)
  function(x)
    d <- s * diff(range(x)) / (1+2*s)
    seq = seq(min(x)+d, max(x)-d, length=n)
    round(seq, -floor(log10(abs(seq[2]-seq[1]))))
  


data.frame(x=c(x1,x2,x3),group=c(rep("1",length(x1)),rep("2",length(x2)),rep("3",length(x3)))) %>%
  ggplot(.) + geom_density(aes(x=x)) + facet_wrap(~group, scales="free") +
  scale_x_continuous(breaks=equal_breaks(n=3, s=0.1)) 

【讨论】：

+1 很好的答案，谢谢！对于示例数据集，它工作得非常好。但是，对于我的实际数据，它仍然会产生太多的小数点。我不明白为什么......（当然，你也不能说，因为你不知道我的数据）。

谢谢。你有哪些序列有问题？

您的答案仅定义了两种舍入的可能性，即最大和最小小数位。与其他组一起尝试：x3 <- rnorm(1e4,mean=2,sd=0.01)

没错！我进行了编辑以获得一些“最佳”舍入值。让我知道它是否适合您；）

floor(log10()) 是一个聪明的把戏！为了我自己的使用，我在舍入中添加了+1，以避免不对称的轴刻度（在你的图中，你可以看到这种情况发生在第二密度，但在我的实际数据中，有更多极端的情况）。现在它就像一个魅力！

【参考方案2】：

实现您想要的结果的一个选项是使用基于scales::breaks_extended 的自定义中断和限制函数首先获得范围的漂亮中断，然后使用seq获得所需的休息次数。但是，根据所需的休息次数，这种简单的方法并不能确保我们最终得到漂亮的休息：

library(ggplot2)

set.seed(123)
x1 <- rnorm(1e4)
x2 <- rnorm(1e4,mean=2,sd=0.00001)

mylimits <- function(x) range(scales::breaks_extended()(x))

mybreaks <- function(n = 3) 
  function(x) 
    breaks <- mylimits(x)
    seq(breaks[1], breaks[2], length.out = n)  
  


d <- data.frame(x=c(x1,x2),group=c(rep("1",length(x1)),rep("2",length(x2))))
ggplot(d) + 
  geom_density(aes(x=x)) + 
  scale_x_continuous(breaks = mybreaks(n = 3), limits = mylimits) +
  facet_wrap(~group,scales="free")

【讨论】：

这是迄今为止最好的建议！它工作得非常好，但并不完美。对于某些面板，出现的刻度比其他面板少。 breaks_extended() 的帮助中也提到了这一点：“您可能会得到更多或更少的休息时间。”

没错。但我使用scales::breaks_extended 只是为了在该范围内获得漂亮的休息时间。应该提到我的回答并不是设置休息或滴答数的一般方法。只是一种实现所需结果的方法，即每个面板有两个刻度。这就是我的方法正在做的事情，它会给你两个漂亮的区间，如果需要的话，中间点。但这个想法可能会扩展到处理更一般的情况。

【参考方案3】：

非常感谢您提供这么多有用的建议和出色的答案！通过修改@Maël 的方法并从Count leading zeros between the decimal point and first nonzero digit 借用RHertel 的强大功能，我想出了一个适用于任意复杂数据集的解决方案（至少我希望如此）。

在某些情况下，舍入到第一个有效小数点会导致高度不对称的刻度，因此我舍入到第二个有效小数点。

library(tidyverse)
x1 <- rnorm(1e4)
x2 <- rnorm(1e4,mean=2,sd=0.000001)
x3 <- rnorm(1e4,mean=2,sd=0.01)

zeros_after_period <- function(x) 
  if (isTRUE(all.equal(round(x),x))) return (0) # y would be -Inf for integer values
  y <- log10(abs(x)-floor(abs(x)))   
  ifelse(isTRUE(all.equal(round(y),y)), -y-1, -ceiling(y)) # corrects case ending with ..01

equal_breaks <- function(n,s)
  function(x)
    x=x*10000
    d <- s * diff(range(x)) / (1+2*s)
    seq = seq(min(x)+d, max(x)-d, length=n) / 10000
    round(seq,zeros_after_period(seq[2]-seq[1])+2)
  


data.frame(x=c(x1,x2,x3),group=c(rep("1",length(x1)),rep("2",length(x2)),rep("3",length(x3)))) %>%
  ggplot(.) + geom_density(aes(x=x)) + facet_wrap(~group, scales="free") +
  scale_x_continuous(breaks=equal_breaks(n=2, s=0.1)) 
 

很抱歉回答我自己的问题...但如果没有社区的大力帮助，这将是不可能的 :-)