我看到过类似的问题，并且有关在 ggplot 中添加功能的讨论，可以参考 在 facet_grid 中设置 x/y 轴限制。在我的研究中，我经常需要绘制多个面板图，例如不同模拟试验的图形，其中轴限制保持不变以突出试验之间的差异。这在演示中展示面板图时特别有用。在我制作的每个面板图中，各个子图需要独立的 y 轴，因为它们通常是天气变量，如温度、相对湿度、风速等。使用
ggplot() + ... + facet_wrap(~ ..., scales = 'free_y')
它非常好用，因为我可以轻松地生成不同天气变量的图表面板。
当我在不同的图表面板之间比较时，保持一致的坐标轴是很好的。不幸的是，ggplot没有提供设置面板中每个图表的单独限制的方法。它默认使用给定数据的范围。上面链接的 Google Group 讨论了这个缺点，但我无法找到是否可以添加这个功能的任何更新。有没有什么办法来欺骗ggplot以设置单独的限制？
我建议您可以先将所有数据合并到一个数据表中，然后使用facet_grid函数根据您的变量和模拟进行分组呈现。
ggplot() + ... + facet_grid(variable~simulation, scales = 'free_y')
这将生成一个漂亮的图表，将数据显示在一个图形中，但是在考虑到多个模拟时可能变得笨重。
为了“突破”绘图以产生我想要的效果，我首先确定了我对每个天气变量所需的限制。通过查看所有感兴趣的模拟的最大范围来找到这些限制。一旦确定了限制，我创建了一个与我的模拟数据具有相同列的小数据表，并将其附加到末尾。我的模拟数据结构如下：
'year' 'month' 'variable' 'run' 'mean'
1973 1 'rhmax' 1 65.44
1973 2 'rhmax' 1 67.44
... ... ... ... ...
2011 12 'windmin' 200 0.4
于是我创建了一个具有相同列的新数据表
ylims.sims <- data.table(year = 1, month = 13,
variable = rep(c('rhmax','rhmin','sradmean','tmax','tmin','windmax','windmin'), each = 2),
run = 201, mean = c(20, 100, 0, 80, 100, 350, 25, 40, 12, 32, 0, 8, 0, 2))
这会提供
'year' 'month' 'variable' 'run' 'mean'
1 13 'rhmax' 201 20
1 13 'rhmax' 201 100
1 13 'rhmin' 201 0
1 13 'rhmin' 201 80
1 13 'sradmean' 201 100
1 13 'sradmean' 201 350
1 13 'tmax' 201 25
1 13 'tmax' 201 40
1 13 'tmin' 201 12
1 13 'tmin' 201 32
1 13 'windmax' 201 0
1 13 'windmax' 201 8
1 13 'windmin' 201 0
1 13 'windmin' 201 2
虽然选择年份和运行是任意的，但月份的选择需要在1:12之外。然后我将其附加到我的模拟数据中。
sim1data.ylims <- rbind(sim1data, ylims)
ggplot() + geom_boxplot(data = sim1data.ylims, aes(x = factor(month), y = mean)) +
facet_wrap(~variable, scale = 'free_y') + xlab('month') +
xlim('1','2','3','4','5','6','7','8','9','10','11','12')