Ustawianie limitów dla poszczególnych osi za pomocą funkcji facet_wrap i scales = „free” w ggplot2

116

Tworzę fasetowany wykres, aby wyświetlić wartości przewidywane i rzeczywiste obok wykresu wartości przewidywanej w funkcji reszt. Będę używać, shinyaby pomóc zbadać wyniki modelowania wysiłków przy użyciu różnych parametrów treningu. Trenuję model z 85% danych, testuję na pozostałych 15% i powtarzam to 5 razy, zbierając za każdym razem rzeczywiste / przewidywane wartości. Po obliczeniu reszt data.framewygląda to tak:

head(results)
       act     pred       resid
2 52.81000 52.86750 -0.05750133
3 44.46000 42.76825  1.69175252
4 54.58667 49.00482  5.58184181
5 36.23333 35.52386  0.70947731
6 53.22667 48.79429  4.43237981
7 41.72333 41.57504  0.14829173

Czego chcę:

  • Wykres obok siebie predvs. acti predvs.resid
  • Zakres / limity x / y dla predvs. actpowinny być takie same, najlepiej od min(min(results$act), min(results$pred))domax(max(results$act), max(results$pred))
  • Na zakres / limity x / y dla predvs. resid nie ma wpływu to, co robię na wykresie rzeczywisty względem przewidywanego. Wykreślanie xtylko dla wartości przewidywanych i ytylko dla zakresu rezydualnego jest w porządku.

Aby zobaczyć oba wykresy obok siebie, topię dane:

library(reshape2)
plot <- melt(results, id.vars = "pred")

Teraz działka:

library(ggplot2)
p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free")

print(p)

To bardzo blisko tego, czego chcę:

wprowadź opis obrazu tutaj

Chciałbym, aby zakresy x i y dla rzeczywistych i przewidywanych były takie same, ale nie jestem pewien, jak to określić, i nie muszę tego robić dla wykresu przewidywanego względem rezydualnego, ponieważ zakresy są zupełnie inne.

Próbowałem dodać coś takiego dla obu scale_x_continousi scale_y_continuous:

min_xy <- min(min(plot$pred), min(plot$value))
max_xy <- max(max(plot$pred), max(plot$value))

p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free")
p <- p + scale_x_continuous(limits = c(min_xy, max_xy))
p <- p + scale_y_continuous(limits = c(min_xy, max_xy))

print(p)

Ale to podnosi min()wartości rezydualne.

wprowadź opis obrazu tutaj

Ostatnim pomysłem, jaki miałem, było zapisanie wartości minimum acti predzmiennych przed stopieniem, a następnie dodanie ich do stopionej ramki danych w celu określenia, w którym aspekcie się pojawiają:

head(results)
       act     pred       resid
2 52.81000 52.86750 -0.05750133
3 44.46000 42.76825  1.69175252
4 54.58667 49.00482  5.58184181
5 36.23333 35.52386  0.70947731

min_xy <- min(min(results$act), min(results$pred))
max_xy <- max(max(results$act), max(results$pred))

plot <- melt(results, id.vars = "pred")

plot <- rbind(plot, data.frame(pred = c(min_xy, max_xy),
  variable = c("act", "act"), value = c(max_xy, min_xy)))

p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free")

print(p)

Robi to, czego chcę, z tym wyjątkiem, że punkty też się pojawiają:

wprowadź opis obrazu tutaj

Jakieś sugestie dotyczące zrobienia czegoś takiego?

Widziałem ten pomysł do dodania geom_blank(), ale nie jestem pewien, jak określić aes()bit i czy działa on poprawnie, ani jaki geom_point()jest odpowiednik użycia histogramu aes(y = max(..count..)).

Oto dane do zabawy (moje rzeczywiste, przewidywane i rezydualne wartości przed stopieniem):

> dput(results)
structure(list(act = c(52.81, 44.46, 54.5866666666667, 36.2333333333333, 
53.2266666666667, 41.7233333333333, 35.2966666666667, 30.6833333333333, 
39.25, 35.8866666666667, 25.1, 29.0466666666667, 23.2766666666667, 
56.3866666666667, 42.92, 41.57, 27.92, 23.16, 38.0166666666667, 
61.8966666666667, 37.41, 41.6333333333333, 35.9466666666667, 
48.9933333333333, 30.5666666666667, 32.08, 40.3633333333333, 
53.2266666666667, 64.6066666666667, 38.5366666666667, 41.7233333333333, 
25.78, 33.4066666666667, 27.8033333333333, 39.3266666666667, 
48.9933333333333, 25.2433333333333, 32.67, 55.17, 42.92, 54.5866666666667, 
23.16, 64.6066666666667, 40.7966666666667, 39.0166666666667, 
41.6333333333333, 35.8866666666667, 25.1, 23.2766666666667, 44.46, 
34.2166666666667, 40.8033333333333, 24.5766666666667, 35.73, 
61.8966666666667, 62.1833333333333, 74.6466666666667, 39.4366666666667, 
36.6, 27.1333333333333), pred = c(52.8675013282404, 42.7682474758679, 
49.0048248585123, 35.5238560262515, 48.7942868566949, 41.5750416040131, 
33.9548164913007, 29.9787449128663, 37.6443975781139, 36.7196211666685, 
27.6043278172077, 27.0615724310721, 31.2073056885252, 55.0886903524179, 
43.0895814712768, 43.0895814712768, 32.3549865881578, 26.2428426737583, 
36.6926037128343, 56.7987490221996, 45.0370788180147, 41.8231642271826, 
38.3297859332601, 49.5343916620086, 30.8535641206809, 29.0117492750411, 
36.9767968381391, 49.0826677983065, 54.4678549541069, 35.5059204731218, 
41.5333417555995, 27.6069075391361, 31.2404889715121, 27.8920960978598, 
37.8505531149324, 49.2616631533957, 30.366837650159, 31.1623492639066, 
55.0456078770405, 42.772538591063, 49.2419293590535, 26.1963523976241, 
54.4080781796616, 44.9796700541254, 34.6996927469131, 41.6227713664027, 
36.8449646519306, 27.5318686661673, 31.6641793552795, 42.8198894266632, 
40.5769177148146, 40.5769177148146, 29.3807781312816, 36.8579132935989, 
55.5617033901752, 55.8097119335638, 55.1041728261666, 43.6094641699075, 
37.0674887276681, 27.3876960746536), resid = c(-0.0575013282403773, 
1.69175252413213, 5.58184180815435, 0.709477307081826, 4.43237980997177, 
0.148291729320228, 1.34185017536599, 0.704588420467079, 1.60560242188613, 
-0.832954500001826, -2.50432781720766, 1.98509423559461, -7.93063902185855, 
1.29797631424874, -0.169581471276786, -1.51958147127679, -4.43498658815778, 
-3.08284267375831, 1.32406295383237, 5.09791764446704, -7.62707881801468, 
-0.189830893849219, -2.38311926659339, -0.541058328675241, -0.286897454014273, 
3.06825072495888, 3.38653649519422, 4.14399886836018, 10.1388117125598, 
3.03074619354486, 0.189991577733821, -1.82690753913609, 2.16617769515461, 
-0.088762764526507, 1.47611355173427, -0.268329820062384, -5.12350431682565, 
1.5076507360934, 0.124392122959534, 0.147461408936991, 5.34473730761318, 
-3.03635239762411, 10.1985884870051, -4.18300338745873, 4.31697391975358, 
0.0105619669306023, -0.958297985263961, -2.43186866616734, -8.38751268861282, 
1.64011057333683, -6.36025104814794, 0.226415618518729, -4.80411146461488, 
-1.1279132935989, 6.33496327649151, 6.37362139976954, 19.5424938405001, 
-4.17279750324084, -0.467488727668119, -0.254362741320246)), .Names = c("act", 
"pred", "resid"), row.names = c(2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 
10L, 11L, 12L, 13L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 
24L, 25L, 26L, 28L, 29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 
38L, 39L, 41L, 42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 
52L, 54L, 55L, 56L, 57L, 58L, 59L, 60L, 61L, 62L, 63L, 64L, 65L
), class = "data.frame")
r ggplot2 facet Hendy
źródło
Po prostu ciekawy - dlaczego nie wykreślić rzeczywiste i szczątkowe na tym samym wykresie?
Ricardo Saporta
2
Utworzyłbym działki osobno, a następnie użyłbym grid.arrange.
joran
@RicardoSaporta Czy istnieje obraz Google, do którego można by podać przykład? Czy sugerujesz, używając danych po stopieniu, że zrobiłbym po prostu ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point()bez fasetowania? Czy to naprawdę nie zmniejszyłoby skali reszt, aby utrudnić wykrycie braku losowości / pochylenia?
Hendy
1
Mój drugi komentarz jest taki, że fasetowanie to mniej kodu ... Po prostu musiałem stopić, a następnie wykreślić i dopasować do variablewartości stworzonej przez melt(). Z drugiej strony, przypuszczam, że mógłbym przechowywać je na liście utworzonej przez w lapplycelu wykreślenia różnych kombinacji. Dzięki za wkład. Jeśli chcesz stworzyć gridrozwiązanie, zaakceptuję odpowiedź, ale jeśli to jest droga, którą obieramy, równie dobrze może to być duplikat gridrozwiązań opartych na innych rozwiązaniach.
Hendy,
1
@joran i ja uważam, że rutynowo radzę ludziom, aby nie używali, grid.arrangeco prawie zawsze psuje układ. Żałuję, że nie usunięto długotrwałych błędów programu gtable.
baptiste

Odpowiedzi:

115

Oto kod z atrapą geom_blankwarstwy,

range_act <- range(range(results$act), range(results$pred))

d <- reshape2::melt(results, id.vars = "pred")

dummy <- data.frame(pred = range_act, value = range_act,
                    variable = "act", stringsAsFactors=FALSE)

ggplot(d, aes(x = pred, y = value)) +
  facet_wrap(~variable, scales = "free") +
  geom_point(size = 2.5) + 
  geom_blank(data=dummy) + 
  theme_bw()

wprowadź opis obrazu tutaj

baptiste
źródło
11
Fajnym wariantem jest to expand_limits(pred=range_act, value=range_act), który używa, geom_blankale jest prostszy w użyciu.
eregon
6
To tylko rozszerza granice (ale ich nie zmniejsza) Czy istnieje sposób na skrócenie zakresu? @baptiste
Indranil Gayen
32

Nie jestem pewien, czy rozumiem, czego chcesz, ale na podstawie tego, co zrozumiałem

skala x wydaje się być taka sama, to skala y nie jest taka sama, a to dlatego, że określono skale = „wolne”

możesz określić scales = "free_x", aby pozwolić tylko x być wolnym (w tym przypadku jest to to samo, co pred ma z definicji ten sam zakres)

p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) + geom_point(size = 2.5) + theme_bw()
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free_x")

pracował dla mnie, zobacz zdjęcie

wprowadź opis obrazu tutaj

Myślę, że utrudniłeś to zbytnio - wydaje mi się, że pamiętam kiedyś definiowanie limitów w oparciu o formułę z min i max i jeśli aspektem, myślę, że używał tylko tych wartości, ale nie mogę znaleźć kodu

user1617979
źródło
7

Możesz również określić zakres za pomocą polecenia koordyn_kartesian, aby ustawić żądany zakres osi Y, podobnie jak w poprzednim poście użyj scales = free_x 

p <- ggplot(plot, aes(x = pred, y = value)) +
     geom_point(size = 2.5) +
     theme_bw()+
     coord_cartesian(ylim = c(-20, 80))
p <- p + facet_wrap(~variable, scales = "free_x")
p

wprowadź opis obrazu tutaj

Luis Candanedo
źródło