R 查找geom_抖动使用的随机x值

我希望能够从顶部有抖动点的方框图中选择观察结果。通过点击找到类别，查看y值并选择观察值，我取得了一定的成功。以下代码显示了我到目前为止的进度：

# ------------------------------Load Libraries---------------------------------

library(shiny)
library(ggplot2)
library(dplyr)

# -------------------------Print Boxplot to Screen-----------------------------

ui <- fluidPage(plotOutput('irisPlot', click = 'irisClick'))

server <- function(input, output){

# --------------------------Store Clicked Points-------------------------------  

  clicked <- reactiveValues(rows = rep(TRUE,nrow(iris)))

# ---------------------------Modify the Dataset--------------------------------  

  IRIS <- reactive({iris %>% mutate(index = clicked$rows)})

# ---------------------Select Points Through Plot Click------------------------  

  observeEvent(
    input$irisClick,{
      nS <- iris %>% mutate(selected = rep(FALSE,nrow(iris)))  
      lvls <- levels(iris$Species)
      plant <- lvls[round(input$irisClick$x)]
      pxl <- which(
        sqrt((iris$Sepal.Width-input$irisClick$y)^2) %in%
        min(sqrt((iris$Sepal.Width-input$irisClick$y)^2)) 
      )
      point <- iris[pxl,'Sepal.Width']
      nS[nS$Species == plant & nS$Sepal.Width %in% point,'selected'] <- TRUE
      clicked$rows <- xor(clicked$rows, nS$selected)
    })

# --------------------------Generate the Boxplot-------------------------------  

  output$irisPlot <- renderPlot({
    set.seed(1)
    ggplot(IRIS(), aes(x = Species, y = Sepal.Width))+
      geom_boxplot(na.rm = TRUE,outlier.shape = NA)+
      geom_jitter(
        na.rm = TRUE,
        width = .8,
        aes(shape = index, size = index, colour = index)
      )+
      theme(
        panel.grid.major = element_blank(),
        panel.grid.minor = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        panel.border = element_rect(colour = 'black', fill = NA),
        legend.position = "none"
      )+
      scale_shape_manual(values = c('FALSE'= 1,'TRUE'= 19))+
      scale_size_manual(values = c('FALSE' = 4, 'TRUE'= 2))+
      scale_colour_manual(values = c('TRUE' = "#428BCA", 'FALSE' = '#FAA634'))
  })

}

shinyApp(ui, server)

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正如我所说的，代码大部分是有效的，但可能不一致。有时它找不到点，有时它会选择一大群点，或者在方框图的另一侧选择一个点。我认为解决这个问题的最佳方法是同时使用x和y坐标来选择点，但是，由于x值是随机生成的，我需要geom_jitter来告诉我它在给定的绘图中使用了什么x值，但我无法找到任何方法来访问它。如果您能帮我找到这些信息，我们将不胜感激。

我感谢aosmith告诉我layer_数据函数，感谢Peter Ellis建议我使用geom_point而不是geom_jitter。这两条评论都有助于我解决问题

我要做的是在全局环境中创建一个新的plot对象来抖动这些点。然后使用layer_data函数返回新创建的x值

最后，使用这些x值，我创建了一个新的plot对象，并使用geom_point将点分层。以下是所有感兴趣的人的完整代码

# ------------------------------Load Libraries---------------------------------

library(shiny)
library(ggplot2)
library(dplyr)

# ----------------------------Generate X Coords--------------------------------

set.seed(1)
g1 <- ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Width))+
  geom_boxplot(na.rm = TRUE,outlier.shape = NA)+
  geom_jitter(na.rm = TRUE,width = .8)
xPoints <- layer_data(g1, i = 2)$x

# -------------------------Print Boxplot to Screen-----------------------------

ui <- fluidPage(
  plotOutput('irisPlot', click = 'irisClick')
)

server <- function(input, output){

# --------------------------Store Clicked Points-------------------------------  

  clicked <- reactiveValues(rows = rep(TRUE,nrow(iris)))
  rand <- reactiveValues(x = rep(NA,nrow(iris)))

# ---------------------------Modify the Dataset--------------------------------  

  IRIS <- reactive({iris %>% mutate(index = clicked$rows)})

# ---------------------Select Points Through Plot Click------------------------  

  observeEvent(
    input$irisClick,{
      nS <-data.frame( iris,  x = xPoints)
      point <- nearPoints(
        df = nS,
        coordinfo = input$irisClick,
        xvar = 'x',
        yvar = 'Sepal.Width',
        allRows = TRUE
      )
      clicked$rows <- xor(clicked$rows, point$selected_)
    })

# --------------------------Generate the Boxplot-------------------------------  

  output$irisPlot <- renderPlot({
   ggplot(IRIS(), aes(x = Species, y = Sepal.Width))+
      geom_boxplot(na.rm = TRUE,outlier.shape = NA)+
      geom_point(
        aes(
          x = xPoints,
          y = iris$Sepal.Width,
          shape = index,
          size = index,
          colour = index 
        ),
        inherit.aes = FALSE
      )+
      theme(
        panel.grid.major = element_blank(),
        panel.grid.minor = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        panel.border = element_rect(colour = 'black', fill = NA),
        legend.position = "none"
      )+
      scale_shape_manual(values = c('FALSE'= 1,'TRUE'= 19))+
      scale_size_manual(values = c('FALSE' = 4, 'TRUE'= 2))+
      scale_colour_manual(values = c('TRUE' = "#428BCA", 'FALSE' = '#FAA634'))
  })
  output$x <- renderPlot({

  })
}

shinyApp(ui, server)

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我感谢aosmith告诉我有关layer_数据函数的信息，感谢Peter Ellis建议我使用geom_point而不是geom_jitter，这两条评论都有助于我解决问题

我要做的是在全局环境中创建一个新的plot对象来抖动这些点。然后使用layer_data函数返回新创建的x值

最后，使用这些x值，我创建了一个新的plot对象，并使用geom_point将点分层。以下是所有感兴趣的人的完整代码

# ------------------------------Load Libraries---------------------------------

library(shiny)
library(ggplot2)
library(dplyr)

# ----------------------------Generate X Coords--------------------------------

set.seed(1)
g1 <- ggplot(iris, aes(x = Species, y = Sepal.Width))+
  geom_boxplot(na.rm = TRUE,outlier.shape = NA)+
  geom_jitter(na.rm = TRUE,width = .8)
xPoints <- layer_data(g1, i = 2)$x

# -------------------------Print Boxplot to Screen-----------------------------

ui <- fluidPage(
  plotOutput('irisPlot', click = 'irisClick')
)

server <- function(input, output){

# --------------------------Store Clicked Points-------------------------------  

  clicked <- reactiveValues(rows = rep(TRUE,nrow(iris)))
  rand <- reactiveValues(x = rep(NA,nrow(iris)))

# ---------------------------Modify the Dataset--------------------------------  

  IRIS <- reactive({iris %>% mutate(index = clicked$rows)})

# ---------------------Select Points Through Plot Click------------------------  

  observeEvent(
    input$irisClick,{
      nS <-data.frame( iris,  x = xPoints)
      point <- nearPoints(
        df = nS,
        coordinfo = input$irisClick,
        xvar = 'x',
        yvar = 'Sepal.Width',
        allRows = TRUE
      )
      clicked$rows <- xor(clicked$rows, point$selected_)
    })

# --------------------------Generate the Boxplot-------------------------------  

  output$irisPlot <- renderPlot({
   ggplot(IRIS(), aes(x = Species, y = Sepal.Width))+
      geom_boxplot(na.rm = TRUE,outlier.shape = NA)+
      geom_point(
        aes(
          x = xPoints,
          y = iris$Sepal.Width,
          shape = index,
          size = index,
          colour = index 
        ),
        inherit.aes = FALSE
      )+
      theme(
        panel.grid.major = element_blank(),
        panel.grid.minor = element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        panel.border = element_rect(colour = 'black', fill = NA),
        legend.position = "none"
      )+
      scale_shape_manual(values = c('FALSE'= 1,'TRUE'= 19))+
      scale_size_manual(values = c('FALSE' = 4, 'TRUE'= 2))+
      scale_colour_manual(values = c('TRUE' = "#428BCA", 'FALSE' = '#FAA634'))
  })
  output$x <- renderPlot({

  })
}

shinyApp(ui, server)

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为了像我这样可能在谷歌上搜索这个问题的人的利益，我使用Peter Ellis的建议很容易地解决了这个问题，我自己使用抖动抖动点

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我把它变成了一个答案，因为我认为它应该更明显，当我看这页的时候，我差点错过了它

为了像我这样可能在谷歌上搜索这个问题的人的利益，我使用彼得·埃利斯（Peter Ellis）的建议很容易地解决了这个问题，他建议我自己使用抖动来抖动这些点

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我把它变成了一个答案，因为我认为它应该更明显，当我看这页的时候，我差点错过了它

也许你可以通过layer_数据提取用于绘图的数据集？如果您将绘图命名为g1，它将类似于layer_datag1，i=2。与其尝试从geom_抖动中获取x坐标，我建议您在绘制管道的绘图部分之前，使用geom_point制作x坐标。也就是说，作为第一步，你自己进行抖动。也许你可以通过layer_数据拉出用于绘图的数据集？如果您将绘图命名为g1，它将类似于layer_datag1，i=2。与其尝试从geom_抖动中获取x坐标，我建议您在绘制管道的绘图部分之前，使用geom_point制作x坐标。也就是说，作为第一步，你自己做一些紧张的事情。