R：用轴缩放几何点（ggplot2）

我已经编写了以下代码来在一组可重新缩放的轴上绘制我的x-y数据，pointSize中包含的值是我想要在每个绘制坐标处正确缩放的点的垂直/水平直径。我怎样才能让它工作呢？现在我只是用geom_point（aes（size））中默认使用的任何缩放来绘制点，而点不随轴缩放。使用坐标_笛卡尔重新缩放轴后，我希望绘制的点相对于轴相应地增加/减少

例如，如果点大小为5，则表示我希望点的水平和垂直直径相对于轴为5，而不考虑指定的XY缩放

编辑：pointSize中的min应该是min=0，而不是min=-10

最小可复制代码：

# Sample size & x-y axes plot boundaries
sampleSize <- 100

# Set scale factor of x-y axes
xyScaling <- 1

# Set to false once sampled to rescale axis with same distributions
resample <- TRUE

if (resample == TRUE){
  xSample <- replicate(sampleSize, runif(1, min = -sampleSize/2, max = sampleSize/2))

  ySample <- replicate(sampleSize, runif(1, min = -sampleSize/2, max = sampleSize/2))

  pointSize <- replicate(sampleSize, runif(1, min = 0, max = 10))
}

sampleDataFrame <- data.frame(xSample, ySample, pointSize)
samplePlot <- ggplot(sampleDataFrame, aes(xSample, ySample))
samplePlot +
geom_point(data = sampleDataFrame, aes(size = sampleDataFrame$pointSize[])) + 
coord_cartesian(xlim = c((xyScaling*(-sampleSize/2)),(xyScaling*(sampleSize/2))),
                ylim = c((xyScaling*(-sampleSize/2)),(xyScaling*(sampleSize/2)))) +
xlab("x") +
ylab("y") +
scale_size_identity(guide=FALSE)

#样本大小和x-y轴绘图边界
抽样这个，但我认为它没有得到实施。一个问题是，在单位纵横比的笛卡尔坐标系的特殊情况下，圆只是圆。最简单的解决方法可能是创建一个带有xy位置的data.frame来描述圆（椭圆），并将其绘制为多边形

library(gridExtra)
library(ggplot2)

circle <- polygon_regular(50)

pointy_points <- function(x, y, size){
  do.call(rbind, mapply(function(x,y,size,id) 
    data.frame(x=size*circle[,1]+x, y=size*circle[,2]+y, id=id),
         x=x,y=y, size=size, id=seq_along(x), SIMPLIFY=FALSE))

}

test <- pointy_points(1:10, 1:10, size=seq(0.2, 1, length.out=10))

ggplot(test, aes(x,y,group=id, fill=id)) + geom_polygon()

库（gridExtra）
图书馆（GG2）
圆圈您可以尝试在最低级别编辑点，但这相当复杂

library(ggplot2); library(grid)
p <- qplot(1:10, 1:10, size=I(10))
g <- ggplotGrob(p)

points <- g$grobs[[4]][["children"]][[2]]
g$grobs[[4]][["children"]][[2]] <- 
  editGrob(points, size = convertUnit(points$size, unitTo = "npc"))

grid.newpage()
grid.draw(g)

库（ggplot2）；图书馆（网格）
p使用a提供答案会更容易、更有趣。My bad，这是我第一次出现堆栈溢出，将尽快返回“最小可复制示例”。作为提示，如果您使用命令
set.seed（1000）
其中
1000
ofc可以是任何数字，将选择相同的随机数。这有点像
R
存储了一个“随机”数字列表，而
set.seed
函数告诉它在什么时候开始读取列表。尝试给函数
+scale\u size\u continuous（range=c（0，max））
一个播放。关于
max
点，您必须从几何角度对其进行调整，以匹配缩放，但这是一个参数，它实际上会按照您的预期增长和收缩点。另外，将
geom_点
调用更改为
+geom_点（aes（size=pointSize））
就足够了，而不是更改您所拥有的（因为您没有覆盖数据，并且美学上可以看到
sampleDataFrame
的列名），我尝试在geom_点之后添加scale_size_continuous，这样它就可以读取
geom_点（data=sampleDataFrame，aes（size=pointSize））+scale_size_continuous（range=c（0，30））+…
，并且我随意更改了max，但它似乎没有任何影响。感谢您的建议，我会摆弄它，让你知道它是否有效。太棒了，这让我实现了我所需要的，非常感谢！
library(ggplot2); library(grid)
p <- qplot(1:10, 1:10, size=I(10))
g <- ggplotGrob(p)

points <- g$grobs[[4]][["children"]][[2]]
g$grobs[[4]][["children"]][[2]] <- 
  editGrob(points, size = convertUnit(points$size, unitTo = "npc"))

grid.newpage()
grid.draw(g)