R 如何从一个数值向量生成具有多个面的ggplot2散点图？

假设我有一个数据框，其中包含100个主题的记录（

Value

） （

受试者

），采用三种不同的方法进行测量 （

方法

）。现在我想根据每个方法绘制

值

相互之间，因此在本例中为“基础新边”、“基础边”和“新边”。怎么 我可以在

ggplot2

中基于单个数值变量使用

facet\u wrap

dummy <- data.frame(Value = c(rnorm(100, mean = 35, sd = 2),
                              rnorm(100, mean = 47, sd = 2),
                              rnorm(100, mean = 28, sd = 1)),
                    Method = c(rep("base", times = 100),
                               rep("new", times = 100),
                               rep("edge", times = 100)),
                    Subject = rep(paste0("M", seq_len(100)), times = 3))
str(dummy)

## 'data.frame':    300 obs. of  3 variables:
##  $ Value  : num  32.9 32.2 37 36.6 33 ...
##  $ Method : Factor w/ 3 levels "base","edge",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
##  $ Subject: Factor w/ 100 levels "M1","M10","M100",..: 1 13 24 35 46 57 68 79 90 2 ...

编辑 这将是我使用base

R

的解决方案：

opar <- par()
par(mfrow = c(1, 3))
plot(dummy[dummy$Method == "base", "Value"],
     dummy[dummy$Method == "new", "Value"],
     xlab = "base", ylab = "new")
plot(dummy[dummy$Method == "base", "Value"],
     dummy[dummy$Method == "edge", "Value"],
     xlab = "base", ylab = "edge")
plot(dummy[dummy$Method == "new", "Value"],
     dummy[dummy$Method == "edge", "Value"],
     xlab = "new", ylab = "edge")
par(opar)

---

opar因此，虽然这并不完全是您想要的，但它非常接近：我建议使用
facet\u grid
的绘图矩阵：

您的数据需要稍微不同的格式：

set.seed(1234)
dummy <- data.frame(Value = c(rnorm(100, mean = 35, sd = 2),
                              rnorm(100, mean = 47, sd = 2),
                              rnorm(100, mean = 28, sd = 1)),
                    Method = c(rep("base", times = 100),
                               rep("new", times = 100),
                               rep("edge", times = 100)),
                    Subject = rep(paste0("M", seq_len(100)), times = 3))
dummy2 = rbind(cbind.data.frame(x = dummy$Value[1:100], xmet = rep("base", 100), y = dummy$Value[101:200], ymet = rep("new", 100)),
               cbind.data.frame(x = dummy$Value[1:100], xmet = rep("base", 100), y = dummy$Value[201:300], ymet = rep("edge", 100)),
               cbind.data.frame(x = dummy$Value[101:200], xmet = rep("new", 100), y = dummy$Value[201:300], ymet = rep("edge", 100)))

其中：


现在，您可以在自由字段中添加图例。我的出发点是对
的回答，你能解释一下“使用
facet\u wrap彼此重聚”是什么意思吗？我无法想象这一点。也许你只需要
ggplot（dummy，aes（Subject，Value））+geom\u point（）+facet\u wrap（~Method）
？我已经为绘图添加了一个示例，使用base R作为我想要实现的说明。我认为最简单的方法是将数据重新构造为列
x
、
y
和
方法组合
，其中后者将是新的_base@mts我想我能看到你的想象，但那会让我感到困惑请给我一个新问题，即为所有面标记轴，不是吗？@mattw-true，我在下面的回答中建议了一个解决方法，我不确定它是否适合您的需要。这已经足够接近了。谢谢！
set.seed(1234)
dummy <- data.frame(Value = c(rnorm(100, mean = 35, sd = 2),
                              rnorm(100, mean = 47, sd = 2),
                              rnorm(100, mean = 28, sd = 1)),
                    Method = c(rep("base", times = 100),
                               rep("new", times = 100),
                               rep("edge", times = 100)),
                    Subject = rep(paste0("M", seq_len(100)), times = 3))
dummy2 = rbind(cbind.data.frame(x = dummy$Value[1:100], xmet = rep("base", 100), y = dummy$Value[101:200], ymet = rep("new", 100)),
               cbind.data.frame(x = dummy$Value[1:100], xmet = rep("base", 100), y = dummy$Value[201:300], ymet = rep("edge", 100)),
               cbind.data.frame(x = dummy$Value[101:200], xmet = rep("new", 100), y = dummy$Value[201:300], ymet = rep("edge", 100)))

library("ggplot2")
ggplot(dummy2, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point() +
  facet_grid(ymet ~ xmet)