如何将坐标轴放在图形后面？

Question

我使用 ggplot 中的 geom_line 和 geom_point 创建了一个图形。我希望我的坐标轴在 (0,0) 相交，并且我希望我的线条和数据点在坐标轴前面而不是后面显示，如下所示：

我已经尝试过以下方法：

1. coord_cartesian(clip = 'off')
2. 将 geom_line 和 geom_point 放在最后
3. 创建一个基础图形，然后添加 geom_line 和 geom_point
4. 调整 coord_cartesian 函数的参数
5. 手动设置 xlim =c(-0.1, 25) 和 ylim=c(-0.1, 1500)

data7 数据如下：

   Treatment Days N        mean         sd          se
1          1    0 7 204.7000000  41.579963  15.7157488
2          1    2 7 255.0571429  41.116617  15.5406205
3          1    5 7 290.6000000  49.506498  18.7116974
4          1    8 7 330.8142857  49.044144  18.5369442
5          1   12 7 407.5142857  95.584194  36.1274294
6          1   15 7 540.8571429 164.299390  62.0993323
7          1   19 7 737.5285714 308.786359 116.7102736
8          1   21 7 978.4571429 502.506726 189.9296898
9          2    0 7 205.7428571  46.902482  17.7274721
10         2    2 7 227.5571429  47.099889  17.8020846
11         2    5 7 232.4857143  59.642922  22.5429054
12         2    8 7 247.9857143  66.478529  25.1265220
13         2   12 7 272.0428571  79.173162  29.9246423
14         2   15 7 289.1142857  82.847016  31.3132288
15         2   19 7 312.3857143 105.648591  39.9314140
16         2   21 7 334.7142857 121.569341  45.9488920
17         3    0 7 212.2285714  47.549263  17.9719320
18         3    2 7 235.4142857  52.689671  19.9148237
19         3    5 7 177.0714286  54.895225  20.7484447
20         3    8 7 205.2571429  72.611451  27.4445489
21         3   12 7 247.8142857 119.369558  45.1174522
22         3   15 7 280.4285714 140.825847  53.2271669
23         3   19 7 366.9142857 210.573799  79.5894149
24         3   21 7 451.0428571 289.240793 109.3227438
25         4    0 7 211.6857143  24.329161   9.1955587
26         4    2 7 227.8428571  28.762525  10.8712127
27         4    5 7 205.9428571  49.148919  18.5765451
28         4    8 7 153.1142857  25.189246   9.5206399
29         4   12 7 128.2571429  43.145910  16.3076210
30         4   15 7 104.1714286  45.161662  17.0695038
31         4   19 7  85.4714286  51.169708  19.3403318
32         4   21 7  66.9000000  52.724567  19.9280133
33         5    0 7 216.7857143  39.957829  15.1026398
34         5    2 7 212.2000000  27.037135  10.2190765
35         5    5 7 115.5000000  37.094070  14.0202405
36         5    8 7  46.1000000  34.925492  13.2005952
37         5   12 7  29.3142857  24.761222   9.3588621
38         5   15 6  10.0666667  13.441974   5.4876629
39         5   19 6   6.4000000  11.692733   4.7735382
40         5   21 6   5.3666667  12.662017   5.1692467
41         6    0 7 206.6857143  40.359155  15.2543269
42         6    2 7 197.0428571  40.608327  15.3485048
43         6    5 7 106.2142857  58.279654  22.0276388
44         6    8 7  46.0571429  62.373014  23.5747833
45         6   12 7  31.7571429  49.977457  18.8897031
46         6   15 7  28.1142857  45.437995  17.1739480
47         6   19 7  26.2857143  38.414946  14.5194849
48         6   21 7  32.7428571  53.203003  20.1088450
49         7    0 7 193.2000000  37.300447  14.0982437
50         7    2 7 133.2428571  26.462606  10.0019250
51         7    5 7   3.8142857   7.445900   2.8142857
52         7    8 7   0.7142857   1.496026   0.5654449
53         7   12 7   0.0000000   0.000000   0.0000000
54         7   15 7   0.0000000   0.000000   0.0000000
55         7   19 7   0.0000000   0.000000   0.0000000
56         7   21 7   0.0000000   0.000000   0.0000000

我的代码如下：

ggplot(data7, aes(Days, mean, color=Treatment)) +
  geom_line() +
  geom_errorbar(aes(ymin=mean-se, ymax=mean+se), width=0.5, size= 0.25) +
  geom_point(size=2.5) +
  scale_colour_hue(limits = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7")) +
  scale_x_continuous(expand = c(0, 0), limits = c(0, NA), breaks = scales::pretty_breaks(n = 10)) +
  scale_y_continuous(expand = c(0, 0), limits = c(0, NA), breaks = scales::pretty_breaks(n = 8)) +
  theme_classic() +
  theme(axis.text = element_text(color = "#000000"), plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  coord_cartesian(clip = 'off')

- Holly Huang

---

你能够提供足够的样本数据以便复现此问题吗？或者您可以转换为基础R数据集吗？ - r2evans

@r2evans 我已经编辑了帖子并添加了数据！感谢您的帮助！ - Holly Huang

可能只是我，但是...我的y轴不在x=0处，而是稍微偏左一点。 - r2evans

@r2evans 嗯，你的x轴怎么样？我希望坐标轴能够准确地交叉在0,0处，并且数据从坐标轴开始而不是四处漂浮，如果这有意义的话，哈哈。 - Holly Huang

幸运的是（对我来说），下面的答案强制了0,0交点 :-)，希望它能够工作（或者至少有所帮助）。 - r2evans

Answer 1

这是一种省略轴线/刻度的方法，然后将它们显式地层叠在其他绘图层下面。因为新的线条/刻度被绘制为文字对象，所以它们将忽略您稍后可能应用的任何其他主题。控制就意味着责任...

这种方法的副作用是"简单"的轴标记，只有一个十字线，显示为每个点上的十字交叉线。这与标准方式（通常只是指向外部）形成对比。我猜测可以设计出更强大的东西，但我认为最好先从"简单"入手，以便以后可以进行其他适应。

将代码文字直接存储为gg，不做任何更改。首先，我们将提取刻度标记。如果您足够自信（或者不太OCD），可以自己确定刻度位置，请随意硬编码。使用ggplot_build然后提取...$x$breaks的方法具有匹配刻度和标签位置的优点，特别是如果它们可能会随着不同/更新的数据而发生变化。

ticks <- with(ggplot_build(gg)$layout$panel_params[[1]],
              na.omit(rbind(
                data.frame(x = x$breaks, y = 0),
                data.frame(x = 0, y = y$breaks)
              )))
head(ticks,3); tail(ticks,3)
#   x y
# 1 0 0
# 2 2 0
# 3 4 0
#    x    y
# 16 0  600
# 17 0  800
# 18 0 1000

从这里开始，我将从https://dev59.com/xWIj5IYBdhLWcg3weEwJ#20250185中获取一些提示，并在所有其他图层下方添加一些图层（这是我使用shape=3来标识坐标轴刻度线上的+符号的地方）。

gg$layers <- c(
  geom_hline(aes(yintercept = 0)),
  geom_vline(aes(xintercept = 0)),
  geom_point(data = ticks, aes(x, y), shape = 3, inherit.aes = FALSE),
  gg$layers)

现在我们只需绘制先前生成的 gg ，并添加一个提示以省略主题轴线/刻度。

gg + theme(axis.line = element_blank(), axis.ticks = element_blank())

---

数据，包括将Treatment转换为字符（以避免scale_colour_hue的连续/离散警告）：

data7 <- read.table(header=TRUE, text = "
   Treatment Days N        mean         sd          se
1          1    0 7 204.7000000  41.579963  15.7157488
2          1    2 7 255.0571429  41.116617  15.5406205
3          1    5 7 290.6000000  49.506498  18.7116974
4          1    8 7 330.8142857  49.044144  18.5369442
5          1   12 7 407.5142857  95.584194  36.1274294
6          1   15 7 540.8571429 164.299390  62.0993323
7          1   19 7 737.5285714 308.786359 116.7102736
8          1   21 7 978.4571429 502.506726 189.9296898
9          2    0 7 205.7428571  46.902482  17.7274721
10         2    2 7 227.5571429  47.099889  17.8020846
11         2    5 7 232.4857143  59.642922  22.5429054
12         2    8 7 247.9857143  66.478529  25.1265220
13         2   12 7 272.0428571  79.173162  29.9246423
14         2   15 7 289.1142857  82.847016  31.3132288
15         2   19 7 312.3857143 105.648591  39.9314140
16         2   21 7 334.7142857 121.569341  45.9488920
17         3    0 7 212.2285714  47.549263  17.9719320
18         3    2 7 235.4142857  52.689671  19.9148237
19         3    5 7 177.0714286  54.895225  20.7484447
20         3    8 7 205.2571429  72.611451  27.4445489
21         3   12 7 247.8142857 119.369558  45.1174522
22         3   15 7 280.4285714 140.825847  53.2271669
23         3   19 7 366.9142857 210.573799  79.5894149
24         3   21 7 451.0428571 289.240793 109.3227438
25         4    0 7 211.6857143  24.329161   9.1955587
26         4    2 7 227.8428571  28.762525  10.8712127
27         4    5 7 205.9428571  49.148919  18.5765451
28         4    8 7 153.1142857  25.189246   9.5206399
29         4   12 7 128.2571429  43.145910  16.3076210
30         4   15 7 104.1714286  45.161662  17.0695038
31         4   19 7  85.4714286  51.169708  19.3403318
32         4   21 7  66.9000000  52.724567  19.9280133
33         5    0 7 216.7857143  39.957829  15.1026398
34         5    2 7 212.2000000  27.037135  10.2190765
35         5    5 7 115.5000000  37.094070  14.0202405
36         5    8 7  46.1000000  34.925492  13.2005952
37         5   12 7  29.3142857  24.761222   9.3588621
38         5   15 6  10.0666667  13.441974   5.4876629
39         5   19 6   6.4000000  11.692733   4.7735382
40         5   21 6   5.3666667  12.662017   5.1692467
41         6    0 7 206.6857143  40.359155  15.2543269
42         6    2 7 197.0428571  40.608327  15.3485048
43         6    5 7 106.2142857  58.279654  22.0276388
44         6    8 7  46.0571429  62.373014  23.5747833
45         6   12 7  31.7571429  49.977457  18.8897031
46         6   15 7  28.1142857  45.437995  17.1739480
47         6   19 7  26.2857143  38.414946  14.5194849
48         6   21 7  32.7428571  53.203003  20.1088450
49         7    0 7 193.2000000  37.300447  14.0982437
50         7    2 7 133.2428571  26.462606  10.0019250
51         7    5 7   3.8142857   7.445900   2.8142857
52         7    8 7   0.7142857   1.496026   0.5654449
53         7   12 7   0.0000000   0.000000   0.0000000
54         7   15 7   0.0000000   0.000000   0.0000000
55         7   19 7   0.0000000   0.000000   0.0000000
56         7   21 7   0.0000000   0.000000   0.0000000")
data7$Treatment <- as.character(data7$Treatment)

- r2evans

Answer 2

一个相当直接的方法是，在创建绘图元素后（即作为grobTree），将面板移动到轴的前面。 grobTree 包含一个layout数据框，允许您通过调整其z分量将绘图元素向前或向后移动。

如果将绘图存储为p，则代码如下：

ggp <- ggplot_gtable(ggplot_build(p))
ggp$layout$z[which(ggp$layout$name == "panel")] <- max(ggp$layout$z) + 1
grid::grid.draw(ggp)

---

图表代码:

这只是原始图表，我添加了一个vline在0处和一个hline在0处，以防将面板前置时裁剪轴线。

p <- ggplot(data7, aes(Days, mean, color=Treatment)) +
  geom_hline(aes(yintercept = 0)) +
  geom_vline(aes(xintercept = 0)) +
  geom_line() +
  geom_errorbar(aes(ymin=mean-se, ymax=mean+se), width=0.5, size= 0.25) +
  geom_point(size=2.5) +
  scale_colour_hue(limits = c("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7")) +
  scale_x_continuous(expand = c(0, 0), limits = c(0, NA), breaks = scales::pretty_breaks(n = 10)) +
  scale_y_continuous(expand = c(0, 0), limits = c(0, NA), breaks = scales::pretty_breaks(n = 8)) +
  theme_classic() +
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- Allan Cameron