如何将 plot 个垂直段与 x 重叠？

Question

f=read.table(pipe('curl -s https://i.stack.imgur.com/vZwiL.gif | tail -c +43 | zcat'), header=T)
f$x=asinh(f$x)
f$y1=asinh(f$y1)
f$y2=asinh(f$y2)
png('out.png')
with(f, plot(c(x, x), c(y1, y2), type='n'))
with(f, points(x, y1, pch=20))
with(f, segments(x, y1, x, y2))
dev.off()

我想 plot 段 plot 使用上面的数据。 目前的结果是这样的。

它不是很明显。 x 列是整数，其间隔相对不均匀。 我认为有人可能会做类似的事情 1) 将它们分组到垃圾箱中，2) plot asinh 比例中的垃圾箱，3) 在每个垃圾箱中的 x 中应用 gitter 来解决重叠问题。

3 可以通过根据 y1 对段进行排序来更改为 3'，以便 y1 在每个 bin 中从低到高（从左到右）排序。 但是，这可能会引入更多代码。

我怎样才能 plot 这个数据比当前的解决方案更容易查看（至少如上面两种方法所解释的，例如，gitter vs sort，但也欢迎其他更有创意的方法）而不必编写太多代码？ （欢迎简单的 R 和 ggplot2 回答。）

Answer 1

对我来说，您想让哪些数量/比较“更容易看到”并不明显，因为该短语有些主观和上下文相关。 我想到了几个想法：

• 对比例进行转换，以便数据可以以原始单位显示（如果这对您的情况很重要），并添加一些 alpha 以使点密度较高的区域更清晰，并使用不同的 colors 将点与上面的范围区分开来.

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library(ggplot2)
asinh_trans <- scales::trans_new(name = "asinh",
                                 transform = base::asinh,
                                 inverse = base::sinh)

ggplot(f, aes(x, y1, xend = x, yend = y2)) +
  geom_segment(alpha = 0.1, color = "blue") +
  geom_point(alpha = 0.5, size = 0.3) +
  scale_x_continuous(trans = asinh_trans) +
  scale_y_continuous(trans = asinh_trans)

• 使用点样本来给出更多“指示性”的典型意义：

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ggplot(dplyr::slice_sample(f, n= 200), aes(x, y1, xend = x, yend = y2)) +
  geom_segment(alpha = 0.1, color = "blue") +
  geom_point(alpha = 0.5, size = 0.3) +
  scale_x_continuous(trans = asinh_trans) +
  scale_y_continuous(trans = asinh_trans)

• 关注 x 值的分布，它在 21、22、30 等处有一些条带。

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ggplot(f, aes(x, y1, xend = x, yend = y2)) +
  # geom_segment(alpha = 0.1, color = "blue") +
  geom_point(alpha = 0.2, size = 0.3) +
  scale_x_continuous(trans = asinh_trans, breaks = 2^c(0:12)) +
  scale_y_continuous(trans = asinh_trans) +
  coord_cartesian(ylim = c(0,5))

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编辑——为每个观察分配自己的 x 值的附加方法，因此没有数据重叠，同时在缩放比例上将 x 值保持在 1 以内。 单独查看每个点需要非常广泛的数字，但它应该是可能的。

asinh_trans <- scales::trans_new(name = "asinh",
                                 transform = base::asinh,
                                 inverse = base::sinh)
f %>%
  arrange(x, y1) %>%
  group_by(x) %>%
  mutate(x_adj = x + row_number()/n()) %>%

  ggplot(aes(x_adj, y1, xend = x_adj, yend = y2)) +
  geom_segment(alpha = 0.1, color = "blue") +
  geom_point(alpha = 0.5, size = 0.3) +
  scale_x_continuous(trans = asinh_trans, 
                     breaks = c(1*10^(0:5),
                                2*10^(0:5), 
                                5*10^(0:5))) +
  scale_y_continuous(trans = asinh_trans)