避免r图中的标签过度拥挤

Question

我正在努力避免在以下情节中过度拥挤标签:

set.seed(123)
position <- c(rep (0,5), rnorm (5,1,0.1), rnorm (10, 3,0.1), rnorm (3, 4, 0.2), 5, rep(7,5), rnorm (3, 8,2),  rnorm (10,9,0.5),
               rep (0,5), rnorm (5,1,0.1), rnorm (10, 3,0.1), rnorm (3, 4, 0.2), 5, rep(7,5), rnorm (3, 8,2),  rnorm (10,9,0.5))
group <- c(rep (1, length (position)/2),rep (2, length (position)/2)  )
mylab <- paste ("MR", 1:length (group), sep = "")
barheight <- 0.5

y.start <- c(group-barheight/2)
y.end <- c(group+barheight/2)
mydf <- data.frame (position, group, barheight, y.start, y.end, mylab)


plot(0,type="n",ylim=c(0,3),xlim=c(0,10),axes=F,ylab="",xlab="")
#Create two horizontal lines
require(fields)
yline(1,lwd=4)
yline(2,lwd=4)
#Create text for the lines
text(10,1.1,"Group 1",cex=0.7)
text(10,2.1,"Group 2",cex=0.7)
#Draw vertical bars
lng = length(position)/2
lg1 = lng+1
lg2 = lng*2
segments(mydf$position[1:lng],mydf$y.start[1:lng],y1=mydf$y.end[1:lng])
segments(mydf$position[lg1:lg2],mydf$y.start[lg1:lg2],y1=mydf$y.end[lg1:lg2])
text(mydf$position[1:lng],mydf$y.start[1:lng]+0.65, mydf$mylab[1:lng], srt = 90)
text(mydf$position[lg1:lg2],mydf$y.start[lg1:lg2]+0.65, mydf$mylab[lg1:lg2], srt = 90)

您可以看到一些区域挤满了标签 - 当x值相同或相似时.我只想显示一个标签(当同一点有多个标签时).例如,

mydf $ position [1:5]都是0,

但相应的标签mydf $ mylab [1:5] -

 MR1  MR2  MR3  MR4  MR5 

我只想显示第一个"MR1".

类似地,以下几点太接近(比如0.35的差异),它们应被视为单个群集,并且将显示第一个标签.通过这种方式,我可以摆脱标签的过度拥挤.我怎样才能实现它？

Answer 1

如果将标签分开并添加一些额外的行,则可以标记每个标记.

clpl <- function(xdata, names, y=1, dy=0.25, add=FALSE){
  o = order(xdata)
  xdata=xdata[o]
  names=names[o]
  if(!add)plot(0,type="n",ylim=c(y-1,y+2),xlim=range(xdata),axes=F,ylab="",xlab="")
  abline(h=1,lwd=4)
  dy=0.25
  segments(xdata,y-dy,xdata,y+dy)
  tpos = seq(min(xdata),max(xdata),len=length(xdata))
  text(tpos,y+2*dy,names,srt=90,adj=0)
  segments(xdata,y+dy,tpos,y+2*dy)
}

然后使用您的数据:

clpl(mydf$position[lg1:lg2],mydf$mylab[lg1:lg2])

得到:

然后,您可以考虑在主线下方标记群集.

我没有太多想过在一个情节中做多行,但我认为我的代码和添加参数有点混乱应该是可能的.您还可以使用颜色来显示群集.我很确定这些技术存在于R的一些集群包中...

显然有很多标记,即使这样也会变得很轻松,但是对于很多集群来说,同样的事情也会发生.也许你最终用这种技术标记集群？