R ggplot scale_alpha_数据中离散变量和连续变量手册

我有一些数据看起来像：

         variable      value   rfvalue  stdfvalue mean_value                    model
1 Protocol Active  0.7975318  0.000000 0.00000000  0.8833071 2013-07-24 to 2019-07-22
2 Protocol Active  0.2716946  0.000000 0.00000000  0.3929385 2011-10-12 to 2017-10-10
3            Wind  0.7384344  1.806452 0.07128713  0.2818933 2010-01-01 to 2015-12-31
4 Protocol Active  1.2555754  0.000000 0.00000000  0.8833071 2013-07-24 to 2019-07-22
5 Protocol Active  0.8638037  0.000000 0.00000000  0.8833071 2013-07-24 to 2019-07-22
6            Wind -0.4009561 13.419355 0.54027120  0.4125869 2013-07-24 to 2019-07-22

我可以使用以下方法绘制数据：

d %>% 
  ggplot() +
  coord_flip() +
  ggforce::geom_sina(aes(
    x = variable,
    y = value,
    color = stdfvalue,
    alpha = value),
    method = "counts", maxwidth = 1, size = 1) +
  facet_wrap(~model) +
  scale_color_gradient(
    low = "darkblue",
    high = "darkred",
    breaks = c(0, 1),
    labels = c("     Low", "     High"), 
    guide = guide_colorbar(barwidth = 12, barheight = 0.3))

但是，在我的完整数据集上，绘图如下所示：

         variable      value   rfvalue  stdfvalue mean_value                    model
1 Protocol Active  0.7975318  0.000000 0.00000000  0.8833071 2013-07-24 to 2019-07-22
2 Protocol Active  0.2716946  0.000000 0.00000000  0.3929385 2011-10-12 to 2017-10-10
3            Wind  0.7384344  1.806452 0.07128713  0.2818933 2010-01-01 to 2015-12-31
4 Protocol Active  1.2555754  0.000000 0.00000000  0.8833071 2013-07-24 to 2019-07-22
5 Protocol Active  0.8638037  0.000000 0.00000000  0.8833071 2013-07-24 to 2019-07-22
6            Wind -0.4009561 13.419355 0.54027120  0.4125869 2013-07-24 to 2019-07-22

（其中我将

深蓝色

更改为

黄色

）。

Wind

变量看起来很好，它是一个连续变量，但是

协议活动

变量“隐藏”了我想要显示的一些数据。它是一个离散变量（0,1），我想更加强调1的值。我尝试添加

scale\u alpha\u手册（value=c（1，0.1），guide=FALSE）

，它返回一个错误。我似乎也无法让

scale\u alpha\u手册

同时处理离散和连续

一个尝试是创建两个

geom_sina

图，并根据这两个变量对其进行过滤——我希望对每个变量应用不同的alpha值。我没法让它工作

 ggplot() +
  coord_flip() +
  ggforce::geom_sina(aes(
    x = variable,
    y = value,
    color = stdfvalue),
    method = "counts", maxwidth = 1, size = 1, data = d %>% filter(variable == "Protocol Active")
  ) +
  ggforce::geom_sina(aes(
    x = variable,
    y = value,
    color = stdfvalue,
    alpha = 0.1),
    method = "counts", maxwidth = 1, size = 1, data = d %>% 
      filter(variable == "Wind")
  ) +
  facet_wrap(~model) +
  scale_color_gradient(
    low = "yellow",
    high = "blue1",
    breaks = c(0, 1),
    labels = c("     Low", "     High"), 
    guide = guide_colorbar(barwidth = 12, barheight = 0.3))

我的问题是，如何设置离散变量的alpha值，以便更强调地显示某个类。知道我们是否可以在相同的图上设置

scale\u alpha\u continuous

和

scale\u alpha\u discrete

。我也愿意听到任何其他的解决办法

数据：

---

d如果我理解正确，那么您想要实现的目标可以通过
scale\u alpha\u identity
实现。例如，我在数据集中添加了一个变量
alpha
，它定义了从
value
到特定
alpha
级别的映射（或中断）。然后将此新变量映射到
alpha
绘图上。默认情况下，不会显示图例，因此您必须通过指定所需的分隔符和标签手动设置图例

关于你的第二个问题。据我所知，不可能混合使用scale\u xxx\u离散和scale\u xxx\u连续。你可以将不同的变量映射到同一个尺度，但每个唯美主义者只有一个尺度，要么是离散的，要么是连续的。如果您想更好地控制比例，则必须绘制两个图并将它们粘在一起，例如通过
拼凑

#包----------------------------------------------------------------
图书馆（GG2）
图书馆（警队）
图书馆（dplyr）
#资料--------------------------------------------------------------------
d%
变异（α=情况_）(
变量==“风”~ifelse（值>1,1,0.5），
TRUE~ifelse（值>0,1,2）
)) %>%
ggplot（）+
coord_flip（）+
ggforce：：geom_sina（aes）(
x=变量，
y=值，
颜色=标准值，
阿尔法=阿尔法
),
method=“counts”，maxwidth=1，size=1
) +
面_包裹（~模型）+
比例\颜色\渐变(
low=“黄色”，
high=“darkred”，
断开=c（0，1），
标签=c（“低”、“高”），
导向装置=导向装置\彩色条（条宽=12，条高=0.3）
) +
比例α标识（分隔符=c（.2,5,1），标签=c（“一”、“二”、“三”），指南=“图例”）+
主题（legend.position=“底部”）


由（v0.3.0）于2020年3月15日创建