R 如何减少格子条形图中条形之间的宽度?

R 如何减少格子条形图中条形之间的宽度?,r,bar-chart,lattice,R,Bar Chart,Lattice,我使用下面的代码生成10个并排的条形图 library(reshape2) library(lattice) data <- read.csv("/Users/.../data.csv", sep = ",") df.long<-melt(data,id.vars=c("Vis","Task")) df.long barchart(Vis~value|Task, groups=Vis,data=df.long,layout

我使用下面的代码生成10个并排的条形图

   library(reshape2)
   library(lattice) 

   data <- read.csv("/Users/.../data.csv", sep = ",") 
   df.long<-melt(data,id.vars=c("Vis","Task"))
   df.long

   barchart(Vis~value|Task,
         groups=Vis,data=df.long,layout=c(5,2),
         between = list(y=0.2),
         auto.key = list(rectangles = TRUE, space = 'top', columns = 5), 
         origin = 0,
         par.settings = list(fontsize=list(text=8) ),
         box.ratio = 1/4,
         box.width = 1
    )
我生成了下面的可视化效果,但是条之间的距离非常高。我怎样才能减少宽度


问题是您同时使用了
Vis
作为y变量和分组变量。这在lattice中效果不太好。最简单的修复方法可能只是制作一个堆叠的条形图

barchart(Vis~value|Task,
    groups=Vis,
    stack=T,
    data=df.long,
    layout=c(5,2),
    auto.key = list(rectangles = TRUE, space = 'top', columns = 5), 
    origin = 0,
    par.settings = list(fontsize=list(text=8) )
)

您还可以从y轴上删除Vis,基本上是使用颜色图例对其进行双重标记

barchart(~value|Task,
    groups=Vis,
    data=df.long,
    layout=c(5,2),
    auto.key = list(rectangles = TRUE, space = 'top', columns = 5), 
    origin = 0,
    par.settings = list(fontsize=list(text=8) )
)

这是点阵绘图系统的一个弱点。使用ggplot可以更轻松地执行类似的操作

图书馆(GG2)


问题是您同时使用了
Vis
作为y变量和分组变量。这在lattice中效果不太好。最简单的修复方法可能只是制作一个堆叠的条形图

barchart(Vis~value|Task,
    groups=Vis,
    stack=T,
    data=df.long,
    layout=c(5,2),
    auto.key = list(rectangles = TRUE, space = 'top', columns = 5), 
    origin = 0,
    par.settings = list(fontsize=list(text=8) )
)

您还可以从y轴上删除Vis,基本上是使用颜色图例对其进行双重标记

barchart(~value|Task,
    groups=Vis,
    data=df.long,
    layout=c(5,2),
    auto.key = list(rectangles = TRUE, space = 'top', columns = 5), 
    origin = 0,
    par.settings = list(fontsize=list(text=8) )
)

这是点阵绘图系统的一个弱点。使用ggplot可以更轻松地执行类似的操作

图书馆(GG2)


如果您在问题中提供一个示例数据,则更容易提供帮助。我们无法加载您的本地数据进行测试。@MrFlick我添加了上面的数据。如果你能在这方面帮助我,我将不胜感激。如果你能提供问题中的样本数据,我会更容易得到帮助。我们无法加载您的本地数据进行测试。@MrFlick我添加了上面的数据。如果你能帮我,我将不胜感激。