在凹凸图表中使用曲线
在凹凸图表中使用曲线
提问于 2017-05-04 08:19:26
我正在尝试制作一个凹凸图(类似于parallel coordinates，但有一个有序的x轴)来显示一段时间内的排名。我可以很容易地画一张直线图：
library(ggplot2)
set.seed(47)
df <- as.data.frame(as.table(replicate(8, sample(4))), responseName = 'rank')
df$Var2 <- as.integer(df$Var2)
head(df)
#> Var1 Var2 rank
#> 1 A 1 4
#> 2 B 1 2
#> 3 C 1 3
#> 4 D 1 1
#> 5 A 2 3
#> 6 B 2 4
ggplot(df, aes(Var2, rank, color = Var1)) + geom_line() + geom_point()
精彩的。现在，我想让连接线变得弯曲。尽管每个x都不会有一个以上的y，但geom_smooth提供了一些可能性。loess看起来应该可以工作，因为它可以忽略除了最近的点之外的点。然而，即使调整了我能得到的最好的，我仍然错过了很多点，并在它应该是平坦的地方超过了其他人：
ggplot(df, aes(Var2, rank, color = Var1)) +
geom_smooth(method = 'loess', span = .7, se = FALSE) +
geom_point()
我已经尝试了很多其他的样条线，比如ggalt::geom_xspline，但是它们仍然都超调或者没有切中要点：
ggplot(df, aes(Var2, rank, color = Var1)) + ggalt::geom_xspline() + geom_point()
有没有一种简单的方法来弯曲这些线？我需要构建我自己的sigmoidal样条曲线吗？为了澄清，我正在寻找像D3.js's d3.curveMonotoneX这样的东西，它命中每个点，并且其局部最大值和最小值不超过y值：
理想情况下，它在每个点的斜率也可能为0，但这并不是绝对必要的。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-05-04 16:48:20
使用带有X值网格的signal::pchip是可行的，至少在使用数值轴的示例中是这样的。一个合适的geom_会很好，但是嘿...
library(tidyverse)
library(signal)
set.seed(47)
df <- as.data.frame(as.table(replicate(8, sample(4))), responseName = 'rank')
df$Var2 <- as.integer(df$Var2)
head(df)
#> Var1 Var2 rank
#> 1 A 1 4
#> 2 B 1 2
#> 3 C 1 3
#> 4 D 1 1
#> 5 A 2 3
#> 6 B 2 4
ggplot(df, aes(Var2, rank, color = Var1)) +
geom_line(data = df %>%
group_by(Var1) %>%
do({
tibble(Var2 = seq(min(.$Var2), max(.$Var2),length.out=100),
rank = pchip(.$Var2, .$rank, Var2))
})) +
geom_point()结果：
Stack Overflow用户
发布于 2019-01-09 20:10:45
基于亨里克的回答，这是对pchip的总结(我在这里使用的是来自pracma的方法，但结果是相同的)，因此它可以更容易地与现有的平滑方法一起使用：
ggpchip = function(formula, data, weights) structure(pracma::pchipfun(data$x, data$y), class='ggpchip')
predict.ggpchip = function(object, newdata, se.fit=F, ...) {
fit = unclass(object)(newdata$x)
if (se.fit) list(fit=data.frame(fit, lwr=fit, upr=fit), se.fit=fit * 0) else fit
}那么实际的ggplot调用就很简单了：
ggplot(df, aes(Var2, rank, color=Var1)) + geom_smooth(method='ggpchip', se=F) + geom_point()然后你可以使用pchip来平滑其他的geoms，例如面积图：
ggplot(df, aes(Var2, rank, fill=Var1)) + stat_smooth(method='ggpchip', geom='area', position='fill')页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/43771900
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