我想要绘制具有特定值（例如：中位数/平均值等）的密度图。我还想在绘图区域上方显示选择的值（例如中位数），以使其不干扰分布本身。此外，现实生活中我的数据框更大、更多样化（具有更多类别），因此我希望展开标签，使它们彼此不干扰（我希望它们易读且视觉上愉悦）。
我在这里找到了类似的主题：ggrepel labels outside (to the right) of ggplot area 我尝试采用这种策略（通过固定x坐标而不是y坐标并扩大上边距），但无济于事。
以下是重现数据框：
以下是我得到的输出：
以下是我希望拥有的输出（抱歉图片质量较差，已在paint中编辑）：
此外，如果您更改“sample_name”的分组因素，则会看到更多“拥挤”的图形，更类似于我的现实数据。
我在这里找到了类似的主题：ggrepel labels outside (to the right) of ggplot area 我尝试采用这种策略（通过固定x坐标而不是y坐标并扩大上边距），但无济于事。
以下是重现数据框：
set.seed(123)
group <- c(rep("control",367), rep("catalytic",276), rep("substrate",304))
sample_name <- c(rep("wt1",100), rep("wt2",75), rep("wt3",192), rep("cat1",221), rep("cat2",55), rep("sub1",84), rep("sub2",67), rep("sub3",153))
tail_length<- c(rnorm(100, mean=100, sd=3), rnorm(75, mean=98, sd=5),rnorm(192, mean=101, sd=2),rnorm(221, mean=88, sd=9),rnorm(55, mean=87, sd=6),rnorm(84, mean=182, sd=2),rnorm(67, mean=165, sd=9),rnorm(153, mean=153, sd=14))
tail_data <- data.frame(group, sample_name,tail_length)
这是我的绘图函数：
plot_distribution_with_values <- function(input_data,value_to_show="mean", grouping_factor = "group", title="", limit="") {
#determine the center values to be plotted as x intercepting line(s)
center_values = input_data %>% dplyr::group_by(!!rlang::sym(grouping_factor)) %>% dplyr::summarize(median_value = median(tail_length,na.rm = TRUE),mean_value=mean(tail_length,na.rm=T))
#main core of the plot
plot_distribution <- ggplot2::ggplot(input_data, aes_string(x=tail_length,color=grouping_factor)) + geom_density(size=1, aes(y=..ndensity..)) + theme_bw() + scale_x_continuous(limits=c(0, as.numeric(limit))) + coord_cartesian(ylim = c(0, 1))
if (value_to_show=="median") {
center_value="median_value"
}
else if (value_to_show=="mean") {
center_value="mean_value"
}
#Plot settings (aesthetics, geoms, axes behavior etc.):
g.line <- ggplot2::geom_vline(data=center_values,aes(xintercept=!!rlang::sym(center_value),color=!!rlang::sym(grouping_factor)),linetype="longdash",show.legend = FALSE)
g.labs <- ggplot2::labs(title= "Tail lengths distribution",
x="tail length [units]",
y= "normalized density",
color=grouping_factor)
g.values <- ggrepel::geom_text_repel(data=center_values,aes(x=round(!!rlang::sym(center_value)),y=length(data),color=!!rlang::sym(grouping_factor),label=formatC(round(!!rlang::sym(center_value)),digits=1,format = "d")),size=4, direction = "x", segment.size = 0.4, show.legend =F, hjust =0, xlim = c(0,200), ylim = c(0, 1))
#Overall plotting configuration:
plot <- plot_distribution + g.line + g.labs + g.values
return(plot)
}
这里是一个函数调用的示例：
plot_distribution_with_values(tail_data, value_to_show = "median", grouping_factor = "group", title = "Tail plot", limit=200)
以下是我得到的输出：
以下是我希望拥有的输出（抱歉图片质量较差，已在paint中编辑）：
此外，如果您更改“sample_name”的分组因素，则会看到更多“拥挤”的图形，更类似于我的现实数据。
