R 您能否在ggplot2的顶部/右侧轻松绘制地毯/轴？

以下示例没有固有的含义。。。它只是为了展示标签、地毯等的特殊位置，并代表[编辑]（a）我正在进行的一个更大的项目，我无法详细讨论，（b）需要使用ggplot，以及（c）需要图形的视觉特征，类似于下面给出的图中所反映的图形

是否可以直接使用ggplot2或通过修改网格来重新创建以下内容

x <- rnorm(20)
y <- rnorm(20)

plot(x, y, axes=F, xlab="", ylab="")

axis(side = 1, at = round(mean(x), 2))
axis(side = 2, at = round(mean(y), 2))

axis(side = 3, at = round( range(x), 2 ))
axis(side = 4, at = round( range(y), 2 ))

rug(x, side=3)
rug(y, side=4)

---

x我将回应@Gavin的问题，但为了避免麻烦，这应该会让你非常接近：

qplot(x,y) + 
    geom_segment(data = data.frame(x), aes(x = x, y = max(x) - .05, xend = x, yend = max(x))) +         #x-rug
    geom_segment(data = data.frame(x), aes(x = min(x), y = max(x), xend = max(x), yend = max(x))) +     #x-rug
    geom_segment(data = data.frame(y), aes(x = max(x) + .05, y = y, xend = max(x), yend = y)) +         #y-rug
    geom_segment(data = data.frame(y), aes(x = max(x) + .05, y = min(y), xend = max(x) + .05, yend = max(y) )) + #y-rug
    scale_x_continuous(breaks = NA) +   
    scale_y_continuous(breaks = NA) +
    xlab(NULL) +
    ylab(NULL) +
    geom_text(aes(label = round(mean(x),2), x = mean(x), y = min(y) - .2), size = 4) +
    geom_text(aes(label = round(mean(y),2), x = min(x) - .2, y = mean(y)), size = 4) + 
    geom_text(aes(label = round(max(x),2), x = max(x) + .2, y = max(y) + .2), size = 4)
    #...add other text labels to your heart's desire.

如果不需要将地毯放在顶部和右侧，可以利用
geom_rug（）
。我不知道有什么简单的方法可以“移动”x或y轴，使其远离预定义的位置。这样的东西可能更容易消化/使用：

df <- data.frame(x,y)
qplot(x,y, data = df, geom = c("point", "rug")) # + ...any additional geom's here

df接受的解决方案

蔡斯的回答（修改）
Chase的回答中有一些X和Y不正确，导致顶部/右侧轴意外浮动。。。以下是它的更新版本：

xxx <- function(x, y) {

 p <- qplot(x,y) + 
    geom_segment(data     = data.frame(x), 
                 aes(x    = x, 
                     y    = max(y) + .05, 
                     xend = x, 
                     yend = max(y) + .1  )) +     #top-ticks

    geom_segment(data     = data.frame(x), 
                 aes(x    = min(x), 
                     y    = max(y) + .1, 
                     xend = max(x), 
                     yend = max(y) + .1  )) +     #top-axis

    geom_segment(data     = data.frame(y), 
                 aes(x    = max(x) + .1, 
                     y    = y, 
                     xend = max(x) + .05, 
                     yend = y)) +                #right-ticks

    geom_segment(data     = data.frame(y), 
                 aes(x    = max(x) + .1, 
                     y    = min(y), 
                     xend = max(x) + .1, 
                     yend = max(y)     )) +      #right-axis

    scale_x_continuous(breaks = NA) +   
    scale_y_continuous(breaks = NA) +
    xlab(NULL) +
    ylab(NULL) +
    geom_text(aes(label = round(mean(x), 2), 
                  x     = mean(x), 
                  y     = min(y) - .2), 
              size = 4) +

    geom_text(aes(label = round(mean(y), 2), 
                  x     = min(x) - .2, 
                  y     = mean(y)), 
              size = 4) + 

    geom_text(aes(label = round(max(y), 2), 
                  x     = max(x) + .5, 
                  y     = max(y) + .0),        
              size = 4) +                   #right-max

    geom_text(aes(label = round(min(y), 2), 
                  x     = max(x) + .5, 
                  y     = min(y) - .0),         
              size = 4) +                    #right-min

    geom_text(aes(label = round(max(x), 2), 
                  x     = max(x) + .0, 
                  y     = max(y) + .2),        
              size = 4) +                   #top-max

    geom_text(aes(label = round(min(x), 2), 
                  x     = min(x) + .0, 
                  y     = max(y) + .2),         
              size = 4)                     #top-min

}

x <- rnorm(20)
y <- rnorm(20)

(xxx(x, y))

到

来自

         x0 = unit(0, "npc"), x1 = unit(0.03, "npc"),

到


库（ggplot2）
GeomRugAlt想要ggplot2解决方案的原因是什么？这只是你想要绘制的一系列面板中的一个吗？如果不是这样，我看不出ggplot2或lattice over base graphics对于像这样简单的东西有什么好处，而lattice/ggplot等价物将涉及到一定程度的修改以实现相同的结果。（IMHO）@William唯一的迹象是“更大的计划”，它可以掩盖许多罪恶；-）什么不是“那么简单”？单个数据集的绘图还是示例？除非您需要ggplot2/lattice绘制条件图的功能，否则它们在这方面太过复杂了。现在，如果你想让一个绘图与你已经在ggplot2中完成的其他现有绘图相匹配，作为这个项目的一部分，我可以理解Q。那么说“…我正在处理的一个更大的项目，它使用ggplot2进行图形/绘图”有什么错？我明白。我不是唯一一个想知道为什么需要ggplot2的人，所以这并不明显。我同意在Q中提供无休止的细节/上下文是没有用的，但当有人要求更多的上下文时，傲慢是没有用的。@Gavin:还有。。。如果你读了这篇文章，我不认为这里有“傲慢”。。。这种解释完全是由于在以计算机为媒介的交流中失去了音频/视频线索。请重新阅读我的评论，假设我不是故意刁难你，我希望你能看到它们只是关于如何提供反馈的反馈，受ASCII和500字符限制的约束。@William感谢更新Q（+1）。一些评论/编辑已在电子邮件中传递。我当然是本着上述@Joshua评论的精神询问了我的原始评论。有一种倾向是使用它，因为在很多情况下，它并不总是最有用的工具，但它却是街区里最酷的新手。别误会我的意思，我真的很喜欢ggplot2，而且我一直都在使用它。根据我的经验，ggplot的高级特性常常会使自定义的绘图更难生成。@Chase，close的确。。。“但我知道我更喜欢哪一个情节，”加文-完全同意，尽管有些丑陋之处可能会被包装成一个R函数。我希望有人会过来炫耀一下网格编辑技巧，好好利用哈德利书的附录C……我已经读了好几遍了，但还是不能完全理解它。另一方面，常见的“地毯”在哪里/我在任何工作中都没有遇到过它们，但我可以看到它们对某些应用有帮助。一个有趣的解决方案。。。我很确定我能做到。非常感谢。地毯便于显示简单的分布，特别是在ggplot支持alpha。。。我想会有一个解决方案，可以使用分段Grob或类似的，但这似乎是不必要的低水平。。。特别是因为选择地毯的侧面进行绘制在基础图形中非常（高级）简单。如果有人有其他解决方案，我很乐意看到。除了@William对rugs的评论外，如果您不直接显示数据（适合于rugs的平滑函数），或者在显示双变量数据时不容易识别观测值的单变量分布（如William的数据/示例），rugs（rugs）往往很有用。
         y0 = unit(1.02, "npc"), y1 = unit(1.05, "npc"),

         x0 = unit(0, "npc"), x1 = unit(0.03, "npc"),

         x0 = unit(1.02, "npc"), x1 = unit(1.05, "npc"),

 library(ggplot2)

 GeomRugAlt <- proto(Geom, {
   draw <- function(., data, scales, coordinates, ...) {  
     rugs <- list()
     data <- coordinates$transform(data, scales)    
     if (!is.null(data$x)) {
       rugs$x <- with(data, segmentsGrob(
         x0 = unit(x, "native"), x1 = unit(x, "native"), 
         y0 = unit(1.02, "npc"), y1 = unit(1.05, "npc"),
         gp = gpar(col = alpha(colour, alpha), lty = linetype, lwd = size * .pt)
       ))
     }  

     if (!is.null(data$y)) {
       rugs$y <- with(data, segmentsGrob(
         y0 = unit(y, "native"), y1 = unit(y, "native"), 
         x0 = unit(1.02, "npc"), x1 = unit(1.05), "npc"),
         gp = gpar(col = alpha(colour, alpha), lty = linetype, lwd = size * .pt)
       ))
     }  

     gTree(children = do.call("gList", rugs))
   }

   objname <- "rug_alt"

   desc <- "Marginal rug plots"

   default_stat <- function(.) StatIdentity
   default_aes <- function(.) aes(colour="black", size=0.5, linetype=1, alpha = 1)
   guide_geom <- function(.) "path"

   examples <- function(.) {
     p <- ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg))
     p + geom_point()
     p + geom_point() + geom_rug_alt()
     p + geom_point() + geom_rug_alt(position='jitter')
   }


 })

 geom_rug_alt <- GeomRugAlt$build_accessor()

 x <- rnorm(20)
 y <- rnorm(20)

 p <- qplot(x,y)
 p
 p + geom_rug() + geom_rug_alt()