ggplot2-设置坐标轴

设置坐标轴的标签

# 将原有的 "ctrl", "trt1", "trt2" 修改为 "Control", "Treat 1", "Treat 2"
bp + scale_x_discrete(breaks=c("ctrl", "trt1", "trt2"),
                      labels=c("Control", "Treat 1", "Treat 2"))

# 隐藏
bp + scale_x_discrete(breaks=NULL)

# 也可以这样通过设置 theme 实现
bp + theme(axis.ticks = element_blank(), axis.text.x = element_blank())

设置坐标轴的范围和颠倒

# Make sure to include 0 in the y axis
bp + expand_limits(y=0) # y轴从0开始

# 设置y轴的范围
bp + expand_limits(y=c(0,8))

我们可以通过expand_limits设置坐标轴的范围, 但是如果 scale_y_continuous 被使用, 那么就会覆盖ylim的设置.

# 设置y轴的范围
bp + ylim(0, 8)

# 同样可以这样
bp + scale_y_continuous(limits=c(0, 8))

# 如果同时设置 scale_y_continuous 和 ylim那么ylim会被覆盖,首先执行scale_y_continuous
bp + scale_y_continuous(limits=c(0, 8))+
  ylim(0,10)

## Scale for ‘y‘ is already present. Adding another scale for ‘y‘, which will replace the existing scale.

如果 y 的范围使用上面的方法被截取, 那么这个范围以外的数据会被忽略,原始数据中的数据同样会被忽略,比如设置了ylim(5,8),那么小于5和大于8的原始数据同样会被忽略,当然散点图没有问题,但是箱线图会出错.

为了避免这个问题可以使用coord_cartesian来设置范围.

可以看下面的例子, 第一个出错了, 第二个使用了coord_cartesian得到了正确的绘图.

# These two do the same thing; all data points outside the graphing range are
# dropped, resulting in a misleading box plot
bp + ylim(5, 7.5)

## Warning: Removed 13 rows containing non-finite values (stat_boxplot).

# bp + scale_y_continuous(limits=c(5, 7.5))

# Using coord_cartesian "zooms" into the area
bp + coord_cartesian(ylim=c(5, 7.5))

# Specify tick marks directly
bp + coord_cartesian(ylim=c(5, 7.5)) + 
    scale_y_continuous(breaks=seq(0, 10, 0.25))  # Ticks from 0-10, every .25

 ### 点到坐标轴的方向

# Reverse order of a continuous-valued axis
bp + scale_y_reverse()

设置和隐藏坐标轴的刻度

# Setting the tick marks on an axis
# 显示刻度从1到10,间隔为0.25
# The scale will show only the ones that are within range (3.50-6.25 in this case)
bp + scale_y_continuous(breaks=seq(1,10,1/4))

# 未设置刻度的地方会出现空白
bp + scale_y_continuous(breaks=c(4, 4.25, 4.5, 5, 6,8))

# 隐藏刻度
bp + scale_y_continuous(breaks=NULL)

# 隐藏刻度但是显示标签
bp + theme(axis.ticks = element_blank())

改变字体和旋转 刻度标签

element_text 可以设置文本的格式

# Change font options:
# X-axis label: bold, red, and 20 points
# X-axis tick marks: rotate 90 degrees CCW, move to the left a bit (using vjust,
#   since the labels are rotated), and 16 points
bp + theme(axis.title.x = element_text(face="bold", colour="#990000", size=20),
           axis.text.x  = element_text(angle=90,# 设置旋转的角度
                                       vjust=0.5,# 设置纵向便宜距离 hjust为横向偏移距离
                                       size=16) # 字体的大小
           )

刻度标签的格式化

# Label formatters
library(scales)   # Need the scales package
bp + scale_y_continuous(labels=percent) + # 显示百分比
     scale_x_discrete(labels=abbreviate)  #没有效果

对于连续型数据的格式化包括 comma, percent, dollar 和科学计数法 对于离散型数据的格式化, abbreviate(缩略词) 将会去除元音和空格,对于日期可以使用 date_format

当然也可以创作自己的格式, 比如 HH:MM:SS 时间格式

# Self-defined formatting function for times.
timeHMS_formatter <- function(x) {
    h <- floor(x/60)
    m <- floor(x %% 60)
    s <- round(60*(x %% 1))                   # Round to nearest second
    lab <- sprintf(‘%02d:%02d:%02d‘, h, m, s) # Format the strings as HH:MM:SS
    lab <- gsub(‘^00:‘, ‘‘, lab)              # Remove leading 00: if present
    lab <- gsub(‘^0‘, ‘‘, lab)                # Remove leading 0 if present
    # 返回 lab
}

bp + scale_y_continuous(label=timeHMS_formatter)

 隐藏参考线

# 隐藏所有参考线(minor, major)
bp + theme(panel.grid.minor=element_blank(),
           panel.grid.major=element_blank())

# 隐藏 minor
bp + theme(panel.grid.minor=element_blank())

 根据坐标轴的方向隐藏

# 隐藏 纵向
bp + theme(panel.grid.minor.x=element_blank(),
           panel.grid.major.x=element_blank())

# 隐藏 横向
bp + theme(panel.grid.minor.y=element_blank(),
           panel.grid.major.y=element_blank())