R 图形上的选择性粗体字体_R_Ggplot2

R 图形上的选择性粗体字体

R 图形上的选择性粗体字体,r,ggplot2,R,Ggplot2,我正在用汇总统计数据注释我的图表。我想使用粗体字体快速吸引用户的目光，让他们看到分组中最好/最差的统计数据。突出显示的数字需要在运行时由数据本身确定下面是一个使用ChickWeight数据集的示例，显示了基于饮食的小鸡体重变化： library(ggplot2) library(dplyr) # Calculate end vs start weights df <- merge(filter(ChickWeight, Time==21), filter(ChickWeight, Ti

我正在用汇总统计数据注释我的图表。我想使用粗体字体快速吸引用户的目光，让他们看到分组中最好/最差的统计数据。突出显示的数字需要在运行时由数据本身确定

下面是一个使用ChickWeight数据集的示例，显示了基于饮食的小鸡体重变化：

library(ggplot2)
library(dplyr)

# Calculate end vs start weights
df <- merge(filter(ChickWeight, Time==21), filter(ChickWeight, Time==0), by=c("Chick", "Diet"))
df$dWeight <- df$weight.x - df$weight.y

# Summary statistics: sd & mean
df.stat <- do.call(data.frame, 
                   aggregate(dWeight ~ Diet, 
                             data=df, 
                             FUN = function(x) c(SD=sd(x), MN=mean(x))))

ggplot(data = df) + 
    facet_grid(Diet ~ .) +
    geom_histogram(binwidth=10, aes(x=dWeight)) + 
    geom_vline(data=df.stat, aes(xintercept = dWeight.MN), color="black") + 
    geom_text(data=df.stat, aes(x=Inf, 
                                y=Inf, 
                                label = sprintf("\nmean = %4.1f\nsd = %4.1f", 
                                                dWeight.MN, dWeight.SD), 
                                hjust=1, 
                                vjust=1))

库（ggplot2）
图书馆（dplyr）
#计算结束权重与开始权重
df

如果你不想，你可以给你的打印标签添加一个条件，你会非常接近的
资料
解释
使用fontface=
可以将geom_text（）设置为斜体或粗体。
表达式中的ifelse（）
检查该值是否等于全局最大值/最小值，如果为true，则将文本设置为粗体（=2
），如果为false，则保留为纯文本（=1
）
 

如果你不想，你可以给你的打印标签添加一个条件，你会非常接近的
资料
解释
使用fontface=
可以将geom_text（）设置为斜体或粗体。
表达式中的ifelse（）
检查该值是否等于全局最大值/最小值，如果为true，则将文本设置为粗体（=2
），如果为false，则保留为纯文本（=1
）
 
借鉴@Roman的ifelse
思想，下面是一个使用latex2exp
库构建LaTeX字符串的解决方案，该字符串允许在字符串中更改字体latex2exp
将TeX字符串转换为plotmath表达式
仍然不完美，不能扩展到两行文字之外latex2exp
，迫使我使用overset

另一个LaTeX选项是{nx1}矩阵，但latex2exp
也不支持矩阵（运行latex2exp\u supported（）
查看支持哪些LaTeX表达式）
或两个单独的geom_text
命令，如果在用户调整或缩放绘图时有可靠的间距和对齐文本的方法
此解决方案仅限于两条只能彼此居中对齐的直线
数据
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(latex2exp)

# Calculate end - start weights
df <- inner_join(filter(ChickWeight, Time==21), 
                 filter(ChickWeight, Time==0), 
                 by=c("Chick", "Diet")) %>%
      mutate(dWeight=weight.x-weight.y) %>% 
      select(Chick, Diet, dWeight)

# Summary statistics: sd & mean
df.stats <- df %>% 
            group_by(Diet) %>% 
            summarise(MN=mean(dWeight), SD=sd(dWeight)) %>% 
            mutate(is.max.MN=(MN==max(MN))) %>% 
            mutate(is.min.SD=(SD==min(SD)))

geom_text
的标签
在aes
函数之外，该函数似乎不继承数据命名空间
此外，此ggplot命令还会生成一条警告消息（TeX
语句）：

在is.na（x）中：is.na（）应用于“expression”类型的非-（列表或向量）

借鉴@Roman的ifelse
思想，下面是一个使用latex2exp
库构建LaTeX字符串的解决方案，该字符串允许在字符串中更改字体latex2exp
将TeX字符串转换为plotmath表达式
仍然不完美，不能扩展到两行文字之外latex2exp
，迫使我使用overset

另一个LaTeX选项是{nx1}矩阵，但latex2exp
也不支持矩阵（运行latex2exp\u supported（）
查看支持哪些LaTeX表达式）
或两个单独的geom_text
命令，如果在用户调整或缩放绘图时有可靠的间距和对齐文本的方法
此解决方案仅限于两条只能彼此居中对齐的直线
数据
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(latex2exp)

# Calculate end - start weights
df <- inner_join(filter(ChickWeight, Time==21), 
                 filter(ChickWeight, Time==0), 
                 by=c("Chick", "Diet")) %>%
      mutate(dWeight=weight.x-weight.y) %>% 
      select(Chick, Diet, dWeight)

# Summary statistics: sd & mean
df.stats <- df %>% 
            group_by(Diet) %>% 
            summarise(MN=mean(dWeight), SD=sd(dWeight)) %>% 
            mutate(is.max.MN=(MN==max(MN))) %>% 
            mutate(is.min.SD=(SD==min(SD)))

geom_text
的标签
在aes
函数之外，该函数似乎不继承数据命名空间
此外，此ggplot命令还会生成一条警告消息（TeX
语句）：

在is.na（x）中：is.na（）应用于“expression”类型的非-（列表或向量）
只将文本的一部分加粗，尤其是由变量给出的部分加粗是一件棘手的事情，看起来您需要类似的东西。@JuliusVainora，这种技术似乎需要两次geom_text（）
调用。一个用于打印非粗体文本，另一个用于打印粗体文本，将其他部分保留为幻影（）
。我不知道如何使用facet\u grid（）。我完全不知道如何在plotmath中使用expression（）
，bquote（）
，substitute（）
，等等。每次尝试都会给出一条新的错误消息，这会导致另一个兔子洞。只将文本的一部分，特别是由变量给出的部分加粗是很棘手的，看起来您需要这样的东西。@JuliusVainora，这种技术似乎需要两次geom_text（）
调用。一个用于打印非粗体文本，另一个用于打印粗体文本，将其他部分保留为幻影（）
。我不知道如何使用facet\u grid（）。我完全不知道如何在plotmath中使用expression（）
，bquote（）
，substitute（）
，等等。每次尝试都会产生一条新的错误消息，导致另一个兔子洞被追赶。使用您的技术和latex2exp
库，我能够修改geom_text
语句，只将数字加粗如下：label=TeX（sprintf（ifelse）（df.plot$dWeight.MN==df.plot$dWeight.MN.max，“mean=\\textbf{%4.1f}”，“mean=%4.1f”），df.plot$dwweight.MN））
干得好！您应该将您的方法作为答案发布并自己接受。这样，此问题将不再标记为“打开”“。看看如何接受答案。使用您的技巧和latex2exp
库，我可以修改geom_text
语句，只将数字加粗如下：label=TeX（sprintf（ifelse（df.plot$dWeight.MN==df.plot$dWeight.MN.max，“mean=\\textbf{%4.1f}”，“mean=%4.1f”），df.plot$dWeight.MN））很棒的工作！你应该把你的方法作为一个答案，并自己接受它。这样，此问题将不再标记为“打开”。看见
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(latex2exp)

# Calculate end - start weights
df <- inner_join(filter(ChickWeight, Time==21), 
                 filter(ChickWeight, Time==0), 
                 by=c("Chick", "Diet")) %>%
      mutate(dWeight=weight.x-weight.y) %>% 
      select(Chick, Diet, dWeight)

# Summary statistics: sd & mean
df.stats <- df %>% 
            group_by(Diet) %>% 
            summarise(MN=mean(dWeight), SD=sd(dWeight)) %>% 
            mutate(is.max.MN=(MN==max(MN))) %>% 
            mutate(is.min.SD=(SD==min(SD)))

ggplot(data=df) + 
    facet_grid(Diet ~ .) +
    geom_histogram(binwidth=10, aes(x=dWeight)) + 
    geom_vline(data=df.stats, aes(xintercept = MN), color="black") + 
    geom_text(data=df.stats,
              aes(x=Inf, 
                  y=Inf, 
                  hjust=1, 
                  vjust=1),
              label = TeX(paste("\\overset{mean =", 
                                sprintf(ifelse(df.stats$is.max.MN, "\\textbf{%4.1f}", "%4.1f"), df.stats$MN),
                                "}{sd =",
                                sprintf(ifelse(df.stats$is.min.SD, "\\textbf{%4.1f} $", "%4.1f"), df.stats$SD),
                                "}"
                          )))