R GG根据x值绘制点数

我有一个问题来自哈德利·威克姆的ggplot2书。 我这里有一个数据框：

class <- mpg %>%
   group_by(class) %>% 
   summarise(n = n(), hwy = mean(hwy))

这并没有给出上面的图表。

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有人有什么有用的建议吗？

多亏@JakeKaupp:

library(dplyr); library(ggplot2)
class <- mpg %>%
 count(class) %>% 
 mutate(label = paste0("n = ", n))

ggplot(data = mpg, aes(class, hwy)) +
 geom_jitter(width = 0.1) +
 stat_summary(geom = "point", fun.y = mean, colour = "red", size = 5) +
 geom_text(data = class, aes(y = 10, label = label))

库（dplyr）；图书馆（GG2）
类别%
计数（类）%>%
变异（标签=粘贴0（“n=，n））
ggplot（数据=mpg，aes（等级，hwy））+
几何抖动（宽度=0.1）+
统计汇总（geom=“point”，fun.y=平均值，color=“red”，size=5）+
几何图形文本（数据=类别，aes（y=10，标签=标签））

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我在做同样的练习，用同样的书。这是我的代码，但它与第一个答案几乎相同，但我将尝试解释原因

ggplot(mpg, aes(class, hwy)) +
 geom_jitter(width = 0.05, size = 2) +
 geom_point(aes(y = hwy), data = class, size = 4, color = "red") +
 geom_text(aes(y = 10, label = paste0("n = ", n)), data = class)

结果是：

首先，使用ggplot（）函数定义要使用的主数据集和美学。在这里，我们希望将hwy（y轴）绘制为与类（x轴）相对的点。这是第一行代码

其次，请记住，ggplot2通过逐层绘制图形来工作。第二行代码是我们要添加的第一层。与使用geom_point（）的散点图不同，我们希望使用抖动图来避免在geom_point（）中过度绘制。在这里，我们使用相同的数据集-mpg，并使用相同的美学（x=class，y=hwy），正如我们在ggplot（）中所指出的那样，因此我们不做任何更改。但是，为了使它看起来与教科书中的原始绘图相似，我们想要压缩宽度=0.05（或者你可以将这个数字调整为0.1，0.2来查看），我们可以添加大小=2或1或3，这无关紧要

第三，我们希望在原始图形中创建相同的红点。这个红点，是第三层。这里我使用geom_point（），因为这些红点基本上是点。但是，红点表示对应x值上y值的平均值。在原始数据集mpg中，我们没有这个变量。因此，在第二层红点中，我们需要重新设置一些美学和数据。我们希望y=hwy，这与ggplot（）相同，但我们更改了数据集，使data=class。现在，层知道每个类匹配1个y轴值，即hwy作为平均值。我们有红色的圆点，但我们也希望形状的大小，使它看起来大，颜色为红色

最后，添加标签层。任何注释，我们都使用geom_text（）层来完成。我们设置了aes（y=10），因为这设置了靠近y=10位置的标签高度。然后我们要设置标签值。但是在这里，我们只知道n，也就是计数。但在原始图中，它是n=整数。所以我们需要使用paste0（）函数来连接字符串和数字。write，label=paste0（“n=”，n）以产生n=integer的效果，然后，我们设置data=class，因为我们没有使用原始mpg

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然后完成图形。您还可以添加标题或x、y轴标签等。但我的方法是编写一层，运行代码检查它的外观，然后编写另一层。它可以帮助您思考整个图形。希望能有帮助

当询问ggplot2问题（或任何其他主动维护且有点脆弱的软件包）时，请始终指定您使用的软件包版本。和/或确认它与ggplot2的其他已知良好版本相冲突。让我详细说明一下。在这些数据中，当我编写geom_point（）代码时，这些点都是直线排列的，但是geom_jitter（）使这些点看起来都是分散的，而不是直线。geom_jitter（）是否显示数据的准确表示？

ggplot(mpg, aes(class, hwy)) +
 geom_jitter(width = 0.05, size = 2) +
 geom_point(aes(y = hwy), data = class, size = 4, color = "red") +
 geom_text(aes(y = 10, label = paste0("n = ", n)), data = class)