ggplot geom_linerange 中的 Alpha 由 Mac 上的观察次数决定

Question

我正在使用 geom_linerange 函数绘制一些数据。 根据数据集，这是 5-10 年的日常观察。

在我的 Mac 上运行脚本时，线范围 alpha 会根据每个图中的观察数量而变化。 但是，我希望所有地块都具有 alpha=1。 在 geom_linerange 函数中显式设置 alpha 对绘图没有影响 - 当绘制大量观察值时，颜色仍然是透明的。

当我在 Windows 笔记本电脑上使用完全相同的脚本时，默认 alpha 为 1 时绘图是正确的。

下面是一个最小的工作示例：

library(ggplot2)
library(gridExtra)

df1 = data.frame(name = c("A","B","C"),
                Date = rep(seq(as.Date("2010-01-01"),as.Date("2018-01-01"),by=1),each=3),
                value = runif(8769,-1,1))

df2 = data.frame(name = c("A","B","C"),
                 Date = rep(seq(as.Date("2010-01-01"),as.Date("2014-01-01"),by=1),each=3),
                 value = runif(4386,-1,1))

df3 = data.frame(name = c("A","B","C"),
                 Date = rep(seq(as.Date("2010-01-01"),as.Date("2011-01-01"),by=1),each=3),
                 value = runif(1098,-1,1))

Plot1 = ggplot() +
  geom_linerange(data=df1,aes(x=name,ymin=Date,ymax=Date+1,colour=value),size=15) +
  scale_colour_gradient2(low="red",mid="white",high="blue",midpoint=0,name = "Value") +
  theme_bw() +
  coord_flip() + 
  xlab("Driver") +
  ylab("")

Plot2 = ggplot() +
  geom_linerange(data=df2,aes(x=name,ymin=Date,ymax=Date+1,colour=value),size=15) +
  scale_colour_gradient2(low="red",mid="white",high="blue",midpoint=0,name = "Value") +
  theme_bw() +
  coord_flip() + 
  xlab("Driver") +
  ylab("")

Plot3 = ggplot() +
  geom_linerange(data=df3,aes(x=name,ymin=Date,ymax=Date+1,colour=value),size=15) +
  scale_colour_gradient2(low="red",mid="white",high="blue",midpoint=0,name = "Value") +
  theme_bw() +
  coord_flip() + 
  xlab("Driver") +
  ylab("")


grid.arrange(Plot1,Plot2,Plot3)

下面是我的 Mac 上的输出。 具有最多观察值的顶部图具有最低的 alpha：

以下是我的 Windows 上的输出 - 如您所见，所有图都具有 alpha=1：

代码通过 GitHub 存储库传输。

不幸的是，我完全不明白为什么会发生这种情况。 这是 Mac 上的预期行为，还是我做错了什么？

非常感谢！

Answer 1

这是高频数据与图形设备之间交互的结果，尤其是其抗锯齿设置/功能。 在这种情况下，我们尝试使用（在我下面的示例中）仅约 600 像素的绘图宽度绘制约 2,900 天的数据。 每个像素代表大约 4 天的数据，抗锯齿提供了更“模糊”的外观，而没有抗锯齿的绘图更好地显示了数据的范围（以显示更少的数据为代价；我猜我们正在有效地看到每四天的数据）。

在 Windows 中，我相信 Plot 窗口的默认图形设备是 Quartz，没有抗锯齿。 Plot1+Plot2 在该设置下看起来像这样：

如果我在 RStudio 全局设置中启用抗锯齿，我得到的结果与你的 Mac 结果相似，因为它的默认图形设备使用抗锯齿。

获得目标的最简单方法是将分辨率提高到足以每天至少提供一个像素； 这样你就可以代表 100% 的数据并使用你的色标的全部范围。 您还可以输出到像svg这样的矢量格式，以获得更高的有效分辨率。

或者，根据您的数据的性质和您要显示的内容，您可能会在您的日子里取一个滚动平均值（我预计结果将类似于抗锯齿输出），或者获取滚动最大值或最小值或 SD ，或其他一些可以更直接地捕获您想要的内容的汇总度量，但以更易于理解的时间粒度。 您还可以考虑其他几何图形（如折线图或地平线图），它们更容易让读者映射到值。