R ggplot2 geom_abline 參考線：水平、垂直和對角線

這些幾何圖形將參考線(有時稱為規則)添加到繪圖中，無論是水平的、垂直的還是對角線的(由斜率和截距指定)。這些對於注釋繪圖很有用。

用法

geom_abline(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  ...,
  slope,
  intercept,
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA
)

geom_hline(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  ...,
  yintercept,
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA
)

geom_vline(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  ...,
  xintercept,
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA
)

參數

mapping

由 aes() 創建的一組美學映射。

data

該層要顯示的數據。有以下三種選擇：

如果默認為 NULL ，則數據繼承自 ggplot() 調用中指定的繪圖數據。

data.frame 或其他對象將覆蓋繪圖數據。所有對象都將被強化以生成 DataFrame 。請參閱fortify() 將為其創建變量。

將使用單個參數(繪圖數據)調用function。返回值必須是 data.frame ，並將用作圖層數據。可以從 formula 創建 function (例如 ~ head(.x, 10) )。

...

其他參數傳遞給 layer() 。這些通常是美學，用於將美學設置為固定值，例如 colour = "red" 或 size = 3 。它們也可能是配對的 geom/stat 的參數。

na.rm

如果 FALSE ，則默認缺失值將被刪除並帶有警告。如果 TRUE ，缺失值將被靜默刪除。

show.legend

合乎邏輯的。該層是否應該包含在圖例中？ NA(默認值)包括是否映射了任何美學。 FALSE 從不包含，而 TRUE 始終包含。它也可以是一個命名的邏輯向量，以精細地選擇要顯示的美學。

xintercept, yintercept, slope, intercept

控製線位置的參數。如果設置了這些，則 data 、 mapping 和 show.legend 將被覆蓋。

細節

這些幾何體的行為與其他幾何體略有不同。您可以通過兩種方式提供參數：作為圖層函數的參數，或通過美學。如果您使用參數，例如geom_abline(intercept = 0, slope = 1) ，然後 geom 在幕後創建一個僅包含您提供的數據的新 DataFrame 。這意味著所有方麵的線條都是相同的；如果您希望它們在各個方麵有所不同，請自己構建 DataFrame 架並使用美學。

與大多數其他幾何圖形不同，這些幾何圖形不會從繪圖默認繼承美學，因為它們不理解繪圖中通常設置的 x 和 y 美學。它們也不影響 x 和 y 尺度。

美學

這些幾何體是使用 geom_line() 繪製的，因此它們支持相同的美學： alpha 、 colour 、 linetype 和 linewidth 。它們還各自具有控製線條位置的美學：

geom_vline()：xintercept
geom_hline()：yintercept
geom_abline() : slope 和 intercept

也可以看看

有關向繪圖添加直線段的更通用方法，請參閱geom_segment()。

例子

p <- ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point()

# Fixed values
p + geom_vline(xintercept = 5)

p + geom_vline(xintercept = 1:5)

p + geom_hline(yintercept = 20)


p + geom_abline() # Can't see it - outside the range of the data

p + geom_abline(intercept = 20)


# Calculate slope and intercept of line of best fit
coef(lm(mpg ~ wt, data = mtcars))
#> (Intercept)          wt 
#>   37.285126   -5.344472 
p + geom_abline(intercept = 37, slope = -5)

# But this is easier to do with geom_smooth:
p + geom_smooth(method = "lm", se = FALSE)
#> `geom_smooth()` using formula = 'y ~ x'


# To show different lines in different facets, use aesthetics
p <- ggplot(mtcars, aes(mpg, wt)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~ cyl)

mean_wt <- data.frame(cyl = c(4, 6, 8), wt = c(2.28, 3.11, 4.00))
p + geom_hline(aes(yintercept = wt), mean_wt)


# You can also control other aesthetics
ggplot(mtcars, aes(mpg, wt, colour = wt)) +
  geom_point() +
  geom_hline(aes(yintercept = wt, colour = wt), mean_wt) +
  facet_wrap(~ cyl)

源代碼：R/geom-abline.R、R/geom-hline.R、R/geom-vline.R

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自Hadley Wickham等大神的英文原創作品 Reference lines: horizontal, vertical, and diagonal。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。