绘图散点图中的颜色编码误差条

Question

我正在尝试使用R plotly创建一个森林图 ，我想用它们对应的p值对效果大小（点）及其误差条进行颜色编码。

这是玩具数据：

set.seed(1)

factors <- paste0(1:25,":age")
effect.sizes <- rnorm(25,0,1)
effect.errors <- abs(rnorm(25,0,1))
p.values <- runif(25,0,1)

这是我正在尝试的：

library(dplyr)
plotly::plot_ly(type='scatter',mode="markers",y=~factors,x=~effect.sizes,color=~p.values,colors=grDevices::colorRamp(c("darkred","gray"))) %>%
      plotly::add_trace(error_x=list(array=effect.errors),marker=list(color=~p.values,colors=grDevices::colorRamp(c("darkred","gray")))) %>%
      plotly::colorbar(limits=c(0,1),len=0.4,title="P-Value") %>%
      plotly::layout(xaxis=list(title="Effect Size",zeroline=T,showticklabels=T),yaxis=list(title="Factor",zeroline=F,showticklabels=T))

这给了我：

这与我想要的非常接近，除了：

1. 我希望错误条的颜色与效果大小相似（通过相应的p值）。
2. 删除colorbar下方的两个trace图例
3. y轴上的标签顺序是factors的顺序

任何的想法？

Answer 1

好吧我花了一段时间来温暖我的plotly技巧。 由于你的第一点是最困难的，我会反过来看你的观点。

• 3. 这可以通过操纵来achied layout使用categoryorder和categoryarray在yaxis -list（参见MOTOS回答在这里 ）
• 2. 设置showlegend=FALSE
• 1. 这很棘手。 我不得不在第一行中移动你的第二行（错误条）。 添加了颜色向量。 把它放在plot_ly函数中。 使用split以允许按组正确着色。 添加了marker的点的颜色。 另外，我通过colorRamp将p.values转换为十六进制 -因为每个更简单的解决方案对我都不起作用。

看起来像这样：

代码（colorbar创建了一些问题）：

### Set category order
yform <- list(categoryorder = "array",
              categoryarray = rev(factors),
              title="Factor",zeroline=F,showticklabels=T)

### set the color scale and convert it to hex
library(grDevices)
mycramp<-colorRamp(c("darkred","gray"))
mycolors<-rgb(mycramp(p.values),maxColorValue = 255)

### plot without the adjusted colorbar
library(plotly)
### Without colorbar adjustment
  plot_ly(type='scatter',mode="markers",y=~factors,x=~effect.sizes,
          color=~p.values,colors=grDevices::colorRamp(c("darkred","gray")),
          error_x=list(array=effect.errors,color=mycolors),split=factors,showlegend=FALSE,marker=list(color=mycolors)) %>%
      layout(xaxis=list(title="Effect Size",zeroline=T,showticklabels=T),yaxis=yform)

  ### The colorbar-adjustment kicks out the original colors of the scatter points. Either you plot them over
  plot_ly(type='scatter',mode="markers",y=~factors,x=~effect.sizes,
          color=~p.values,colors=grDevices::colorRamp(c("darkred","gray")),
          error_x=list(array=effect.errors,color=mycolors),split=factors,showlegend=FALSE,marker=list(color=mycolors)) %>%
      layout(xaxis=list(title="Effect Size",zeroline=T,showticklabels=T),yaxis=yform) %>%
  colorbar(limits=c(0,1),len=0.4,title="P-Value",inherit=FALSE) %>%
      add_trace(type='scatter',mode="markers",y=~factors,x=~effect.sizes,
            showlegend=FALSE,marker=list(color=mycolors),inherit=FALSE) %>%
    layout(xaxis=list(title="Effect Size",zeroline=T,showticklabels=T),yaxis=yform)

  ### or you try to set the colorbar before the plot. This results in some warnings
  plot_ly() %>%
  colorbar(limits=c(0,1),len=0.4,title="P-Value",inherit=FALSE) %>%
      add_trace(type='scatter',mode="markers",y=~factors,x=~effect.sizes,
          color=~p.values,colors=grDevices::colorRamp(c("darkred","gray")),
          error_x=list(array=effect.errors,color=mycolors),split=factors,showlegend=FALSE,marker=list(color=mycolors)) %>%
      layout(xaxis=list(title="Effect Size",zeroline=T,showticklabels=T),yaxis=yform)

奇怪的是，这第一点难以解决并导致如此大的代码括号，因为通常plotly支持管道逻辑，并且您获得了具有所有add functions的非常易读的代码。

我期望例如，一些add_errorbar ，但显然你必须在plot_ly -function中添加错误栏，并且只有在使用split plot_ly错误的颜色向量才有效。 如果有人想用更可读的代码评论或发布替代答案，那将会很有趣。

Answer 2

这是一个想法，首先构建一个ggplot2图并使用ggplotly ：

创建数据框：

df <- data.frame(factors = factor(factors, levels = factors), #note the order of the levels which determines the order of the y axes
                 effect.sizes = effect.sizes,
                 effect.errors = effect.errors,
                 p.values = p.values)

创建ggplot图：

library(ggplot2)
library(plotly)

ggplot(df)+
  geom_vline(xintercept = 0, color = "grey50") +
  geom_point(aes(y = factors,
                 x = effect.sizes,
                 color = p.values)) +
  geom_errorbarh(aes(y = factors,
                     xmin = effect.sizes - effect.errors,
                     xmax = effect.sizes + effect.errors,
                     x = effect.sizes,
                     color = p.values)) +
  scale_color_continuous(low = "darkred", high = "gray")+
  theme_bw() +
  xlab("Effect Sizes")+
  ylab("Factors") +
  theme(panel.border = element_blank(),
        plot.margin = margin(1, 1, 1, 1, "cm")) -> p1


ggplotly(p1)

数据：

set.seed(1)
factors <- paste0(1:25,":age")
effect.sizes <- rnorm(25,0,1)
effect.errors <- abs(rnorm(25,0,1))
p.values <- runif(25,0,1)