R 绘图 ggplot png 所支持的最大图片背景与res的关系

Posted 2023-04-11

参考技术A 在使用R脚本绘图时，有的图片背景需要根据数据大小调整（自适应图片大小的方法见: https://www.jianshu.com/p/aedb5cfd43dc ），这时如果图片太大超出png的范围，会报错；Rstudio报错信息为：

终端执行R脚本，报错信息为：

下面是查看在不同环境下所支持的png最大尺寸与res关系的R脚本：

在Rstudio中，png的最大值为：width*height(面积)；在终端中width 和height 各有相同的最大值，都不能超出这个值

R：ggrepel，ggplot2 绘图区域上方的标签

【中文标题】R：ggrepel，ggplot2 绘图区域上方的标签

【英文标题】：R: ggrepel, ggplot2 labels above the plotting area

【发布时间】：2022-01-18 21:02:19

【问题描述】：

In 想绘制具有特定值的密度图（例如：中值/平均值/等）。我还想在绘图区域上方显示选择的值（例如中位数），这样它就不会干扰分布本身。此外，在现实生活中，我有更大、更多样化的数据框（类别更多），所以我想分散标签，这样它们就不会相互干扰（我希望它们可读且视觉上令人愉悦）。

我在这里找到了类似的帖子：ggrepel labels outside (to the right) of ggplot area

我尝试采用这种策略（通过固定 x 坐标而不是 y 并扩大上边距），但无济于事。

这是 reprex 数据框：

set.seed(123)

group <- c(rep("control",367), rep("catalytic",276), rep("substrate",304))
sample_name <- c(rep("wt1",100), rep("wt2",75), rep("wt3",192), rep("cat1",221), rep("cat2",55), rep("sub1",84), rep("sub2",67), rep("sub3",153))
tail_length<- c(rnorm(100, mean=100, sd=3), rnorm(75, mean=98, sd=5),rnorm(192, mean=101, sd=2),rnorm(221, mean=88, sd=9),rnorm(55, mean=87, sd=6),rnorm(84, mean=182, sd=2),rnorm(67, mean=165, sd=9),rnorm(153, mean=153, sd=14))

tail_data <- data.frame(group, sample_name,tail_length)

这是我的绘图功能：

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(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=length(data),color=!!rlang::sym(grouping_factor),label=formatC(round(!!rlang::sym(center_value)),digits=1,format = "d")),size=4, direction = "x", segment.size = 0.4, show.legend =F, hjust =0, xlim = c(0,200), ylim = c(0, 1))

  
  #Overall plotting configuration:
  plot <- plot_distribution + g.line + g.labs + g.values
  

  return(plot)

这是示例函数调用：

plot_distribution_with_values(tail_data, value_to_show = "median", grouping_factor = "group", title = "Tail plot", limit=200)

下面是我得到的输出：

这是我想要的输出（对不起质量，在油漆中编辑）：

另外，如果您更改“sample_name”的分组因子，那么您会看到更多“拥挤”的图，更类似于我的 irl 数据。

【参考方案1】：

实现您想要的结果的一个选项：

设置clip="off" in coord_cartesian` 通过增加标题的下边距为标签腾出一些空间 为标签设置y=1.05（数据范围的最大值+默认扩展0.05） 设置min.segment.length=0 增加标签的ylim 微调标签的位置

注意：要获得您想要的结果，您可能需要调整微调、ylim 和边距的值。

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)

【讨论】：

太棒了！谢谢！使用这个和调整边距和轻推，我制作了一组我在视觉上非常喜欢的情节。