ggplot2已经非常好用了，但是大家对美的追求是永无止境的，比如对于坐标轴，有人可能更喜欢base r那种，base r的很多默认图形，坐标轴都是分离的，比如这种：
barplot(c(20,30,40,50,60), names.arg = c(paste0('Col ',1:5)), col = "steelblue")
plot of chunk unnamed-chunk-1
但ggplot2不是这样的，很多人看多了，又觉得还是默认图形好看，但是又苦于默认图形语法的难以理解和记忆。还有人想要分离的、成组的、截断的坐标轴等等。
很多扩展包都实现了，而且功能更加强大。
- x轴和y轴分开/离断式坐标轴
- ggprism实现
- ggh4x实现
- 双坐标轴
- 嵌套坐标轴
x轴和y轴分开/离断式坐标轴
ggprism实现
先介绍基于ggprism的实现方式，这个包原本是用于模仿Graphpad Prism的图形风格的，非常好用，我前面专门介绍过，传送门：
让ggplot2变成Graphpad Prism样式：ggprism（01）
让ggplot2变成Graphpad Prism样式：ggprims（05）
代码语言：javascript复制library(ggprism)
library(ggplot2)
library(patchwork)
其中prism_offset可以实现x轴和y轴分开；
通过prism_bracket可以实现截断式的坐标轴，但是只能用于离散型变量。
# 横坐标
p1 <- ggplot(ToothGrowth, aes(x = factor(dose), y = len))
geom_jitter(aes(shape = factor(dose)), width = 0.2, size = 2)
scale_shape_prism()
theme_prism()
theme(legend.position = "none")
scale_y_continuous(limits = c(0, 40), guide = "prism_offset") # y轴和x轴分开
p2 <- p1 scale_x_discrete(guide = "prism_bracket")
p1 p2
plot of chunk unnamed-chunk-3
ggprism的实现方式比较简单，主要是模仿在graphpad prism中的样式。对于这类需要个性化坐标轴的操作，还是ggh4x更加擅长。
ggh4x实现
ggh4x是通过修改guide()函数实现的。
library(ggh4x)
g <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg))
geom_point()
theme(axis.line = element_line(colour = "black"))
g1 <- g guides(x = "axis_truncated", y="axis_truncated")
g g1
plot of chunk unnamed-chunk-4
可以自定义坐标轴截断的位置：
代码语言：javascript复制g guides(x = guide_axis_truncated(trunc_lower = c(2, 4),
trunc_upper = c(3, 5)),
# 注意看y轴的断线的长短
y = guide_axis_truncated(trunc_lower = ~ .x - 1,
trunc_upper = ~ .x 2)
)
plot of chunk unnamed-chunk-5
双坐标轴
众所周知，ggplot2现在默认支持双坐标轴了，ggh4x为第2条坐标轴添加了更多自定义选项。
# 双向图形分别添加坐标轴
df <- data.frame(x = seq(-3, 3, length.out = 6), y = LETTERS[1:6])
ggplot(df, aes(x, y))
geom_col()
scale_x_continuous(
breaks = -3:0, guide = "axis_truncated",
sec.axis = dup_axis(
breaks = 0:3, guide = "axis_truncated",name = "second x")
)
theme(axis.line.x = element_line())
plot of chunk unnamed-chunk-6
嵌套坐标轴
对于有交互项的图形，也增加了更多的自定义选项。
代码语言：javascript复制df <- data.frame(
item = c("Coffee", "Tea", "Apple", "Pear", "Car"),
type = c("Drink", "Drink", "Fruit", "Fruit", ""),
amount = c(5, 1, 2, 3, 1),
stringsAsFactors = FALSE
)
# 默认情况
p1 <- ggplot(df, aes(interaction(item, type), amount))
geom_col()
# 使用ggh4x修改
p2 <- ggplot(df, aes(interaction(item, type), amount))
geom_col()
guides(x = "axis_nested")
p1 p2
plot of chunk unnamed-chunk-7
对于这个嵌套坐标轴，可以进行非常多的细节修改，比如最常见的颜色、粗细等。
代码语言：javascript复制ggplot(df, aes(weave_factors(item, type), amount))
geom_col()
guides(x = "axis_nested")
theme(
axis.ticks = element_line(colour = "red"),
ggh4x.axis.nestline.x = element_line(size = 5),
ggh4x.axis.nesttext.x = element_text(colour = "blue")
)
plot of chunk unnamed-chunk-8
当然也是支持多重嵌套的。
代码语言：javascript复制df$type2 <- c(rep("Consumables", 4), "Vehicle")
df$appletea <- c("", rep("Ingredient of apple tea", 2), rep(NA, 2))
ggplot(df, aes(weave_factors(item, type, appletea, type2), amount))
geom_col()
guides(x = "axis_nested")
plot of chunk unnamed-chunk-9
就简单介绍到这里，其实还有很多细节可以修改，大家有兴趣可以自己探索，这个包很厉害，它扩展的很多细节修改可能不是那么优雅，但是确实解决了很多用户的痛点！
以上就是今天的内容，希望对你有帮助哦！
