根据 RStudio 窗口大小和绘图方法绘制外观变化

Question

我正在尝试使用 vioplot 包在 R 中绘制分布图； 我的图由点的散点图组成，小提琴图（代表这些点的“箱”）绘制在散点图的顶部。

但是，绘制数据的不同方法会导致图中的特征略有不同。 如果使用循环绘制所有小提琴图，则小提琴图尾部将向下延伸到最低点，但如果单独绘制，则小提琴图尾部将不会到达异常值。 此外，调整绘图窗口的大小（然后重新绘图）也会改变小提琴绘图尾部的显示方式。

因为我得到了这些不同的图，所以我想知道如何判断哪个图是数据的正确表示，以及如何产生一致的结果。 我在 vioplot 中使用了 'range' 和 'coef' 参数来使绘图更加一致，但这并没有奏效。

谢谢！

Answer 1

也许我错了，但我认为小提琴本身并没有那么明确，只是一种易于查看的数据表示。 另一方面，箱线图（也与小提琴内的 vioplot 一起绘制）更为重要，因为它的条形告诉您第 50、25 和 75 个百分位数（尽管 vioplot 中的第 5 个由于某种原因是一个白点），并且胡须取决于你如何绘制，但在 vioplot 的情况下，我认为它是第 95 个和第 5 个百分点。

如果您想要更高的可定制性，请使用 ggplot：

library(reshape2) #for melt()
library(ggplot2)
uniform<-runif(200,-4,4)
normal<-rnorm(200,0,3)
df <- data.frame(x=normal, y=uniform) %>% melt()

ggplot(df, aes(x=variable, y=value)) +
  geom_violin() +
  geom_boxplot()

如果您想绘制所有数据点而不仅仅是异常值，您可以使用 ggbeeswarm 来绘制，同时不显示 geom_boxplot 中的异常值：

library(ggbeeswarm)

ggplot(df, aes(x=variable, y=value)) +
  geom_violin() +
  geom_boxplot(outlier.alpha = 0) +
  geom_beeswarm()