我想知道为什么这篇文章在情节上更高.它不会停留在facet_wrap或facet_grid上。在更复杂的数据集图中,由于重叠,文本难以辨认。
下面是再现情节和问题的数据和代码。将geom="text“添加到stat_fit_glance中,将导致Error: Discrete value supplied to continuous scale。

library(ggpmisc)
library(ggplot2)
DF <- data.frame(Site = rep(LETTERS[20:24], each = 4),
Region = rep(LETTERS[14:18], each = 4),
time = rep(LETTERS[1:10], each = 10),
group = rep(LETTERS[1:4], each = 10),
value1 = runif(n = 1000, min = 10, max = 15),
value2 = runif(n = 1000, min = 100, max = 150))
DF$time <- as.numeric(DF$time)
formula1 <- y~x
plot1 <- ggplot(data=DF,
aes(x=time, y= value2,group=Site)) +
geom_point(col="gray", alpha=0.5) +
geom_line(aes(group=Site),col="gray", alpha=0.5) +
geom_smooth(se=F, col="darkorange", alpha=0.8, fill="orange",
method="lm",formula=formula1) +
theme_bw() +
theme(strip.text.x = element_text(size=10),
strip.text.y = element_text(size=10, face="bold", angle=0),
strip.background = element_rect(colour="black", fill="gray90"),
axis.text.x = element_text(size=10), # remove x-axis text
axis.text.y = element_text(size=10), # remove y-axis text
axis.ticks = element_blank(), # remove axis ticks
axis.title.x = element_text(size=18), # remove x-axis labels
axis.title.y = element_text(size=25), # remove y-axis labels
panel.background = element_blank(),
panel.grid.major = element_blank(), #remove major-grid labels
panel.grid.minor = element_blank(), #remove minor-grid labels
plot.background = element_blank()) +
labs(y="", x="Year", title = "")+ facet_wrap(~group)
plot1 + stat_fit_glance(method = "lm", label.x="right", label.y="bottom",
method.args = list(formula = formula1),
aes(label = sprintf('R^2~"="~%.3f~~italic(p)~"="~%.2f',
stat(..r.squared..),stat(..p.value..))),
parse = TRUE)发布于 2019-11-21 19:14:41
当标签的位置自动设置时,分组变量中的每个级别的npcy位置都会增加。您可以将Site映射到group美学,因为Site有5个层次在不同的方面不均匀地出现,“ggpmisc”中相当粗糙的算法将标签放置在不均匀的位置:五行对应于五个站点中的每一行。我已经改变了地图使用颜色,使这变得更加明显。我还删除了所有与这个问题无关的代码。
plot1 <- ggplot(data=DF,
aes(x=time, y= value2, color=Site)) +
geom_smooth(se=F, alpha=0.8,
method="lm",formula=formula1) +
facet_wrap(~group)
plot1 +
stat_fit_glance(method = "lm", label.x="right", label.y="bottom",
method.args = list(formula = formula1),
aes(label = sprintf('R^2~"="~%.3f~~italic(p)~"="~%.2f',
stat(..r.squared..),stat(..p.value..))),
parse = TRUE) +
expand_limits(y = 110)

要使用固定位置,如果使用默认的"geom_text_npcy()“或传递数据坐标并使用"geom_text()”,则可以传递npcy坐标。一个位置对应于分组因子Site的每个级别。如果向量较短,它就会被回收。当然,为了适应更多的标签,您可以缩小文本的大小,并通过扩展绘图区域来添加空间。在任何情况下,在实践中,您都需要以一种或另一种方式指示估计值与哪一行相对应。
plot1 +
stat_fit_glance(method = "lm", label.x="right", label.y= c(0.01, 0.06, 0.11, 0.01, 0.06),
method.args = list(formula = formula1),
aes(label = sprintf('R^2~"="~%.3f~~italic(p)~"="~%.2f',
stat(..r.squared..),stat(..p.value..))),
parse = TRUE, size = 2.5) +
expand_limits(y = 110)

注意:当试图使用Error: Discrete value supplied to continuous scale时,geom_text()是我几天前修复的'ggpmisc‘中的一个bug,但还没有达到CRAN (未来版本0.3.3)。
https://stackoverflow.com/questions/58979441
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