Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

ggplot, как упорядочить категории с помощью блочной диаграммы и нескольких переменных?

Я хотел бы построить несколько переменных на одном ящике с помощью ggplot. При этом нарушается порядок категорий и переменных. Вот мой MWE:

require(reshape2)
require(ggplot2)

var1 <- c('tall', 'tall', 'medium', 'tall', 'short', 'medium', 'short', 'short', 'medium', 'tall', 'short', 'medium', 'medium', 'short')
var2 <- c('easy', 'ok', 'difficult', 'ok', 'easy', 'ok', 'difficult','easy', 'easy', 'easy', 'difficult', 'ok', 'difficult', 'easy')
group <- c('a', 'a', 'a', 'b', 'b', 'a', 'b', 'b', 'a', 'b', 'a', 'b', 'b', 'a')
score <- c('67', '45', '63', '74', '34', '58', '55', '48', '67', '71', '48', '60', '61', '53')
dat <- data.frame(var1, var2, group, score=as.numeric(score))

datl <- melt(dat, measure.vars='score')


s1 <- ggplot(data=datl, aes(x=var1, y=value, fill=group)) + 
  geom_boxplot()
s2 <- ggplot(data=datl, aes(x=var2, y=value, fill=group)) + 
  geom_boxplot()

x1 <- ggplot(data=datl, aes(y=value, fill=group)) + 
  geom_boxplot(aes(x=var1)) +
  geom_boxplot(aes(x=var2))

А вот и соответствующий график: s1 + s2 и x1. Я хотел бы сохранить порядок s1 + s2 на одном графике, например x1. s1 + s2

x1

Любая помощь приветствуется.

10.06.2018

  • Вы можете вручную установить limits из scale_x_discrete. 11.06.2018
  • Спасибо. Работает нормально. Я выложу ответ. Хотя я могу вернуться к многосюжетной форме без легенды и оси Y. Это кажется более представительным, если категории внутри переменной разделяются иначе, чем переменные между собой. Лучший, 11.06.2018

Ответы:


1

ответ, предложенный Axeman, - добавить эту строку.

x1 <- x1 + scale_x_discrete(name ="Categories", limits=c(as.character(levels(datl$var1)), as.character(levels(datl$var2))))
11.06.2018
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..