小编Jaz*_*man的帖子

我试图在没有可怕的 3d 条形图和不清晰的 x 轴的情况下重新创建这个图（这些是不同的时间点，很难说它们是什么时候）。

（来自 Science 291, no. 5513 (2001): 2606-8，否则是一篇好论文。）

我的第一直觉是做一些类似于他们所做的事情，使用 2d 条形图和不同的 x 轴标签，对基因型使用躲避条，然后堆叠条以在前面的条上获得黑白分割，但还有其他一些好的这里的问题说你不能这样做。

我的下一个方法是使用分面（下面的代码），它工作得相当好，但我很想看到一种更好的方法来做到这一点。有没有办法堆叠一些变量并避免其他变量？或者只是一个更好的方法来做到这一点？

编辑：为了澄清，我认为显示堆叠条形的总数（在这种情况下为 m 和 n，最初为黑色和白色）很重要，因为这代表一个测量数量，然后拆分是一个单独的测量。

library(tidyverse)
library(cowplot)

data = tribble(
  ~Timepoint, ~`Ancestral genotype`, ~Mutator, ~`Mean % of auxotrophs`,
  100, 'mutS-', 'o', 10.5,
  150, 'mutS-', 'o', 16,
  220, 'mutS-', 'o', NA,
  300, 'mutS-', 'o', 24.5,
  100, 'mutS+', 'n', 1,
  150, 'mutS+', 'n', NA,
  220, 'mutS+', 'n', 1,
  300, 'mutS+', 'n', 1,
  100, 'mutS+', 'm', 0,
  150, 'mutS+', 'm', NA,
  220, 'mutS+', 'm', 2,
  300, …

如果您查看 jupyter 笔记本（在本例中为 python）的原始 JSON，每个单元格都有一个标记为“id”的字段，它们似乎由带连字符的随机单词对组成，并且通常很有趣。几个随机示例：

 "id": "rough-girlfriend",
 "id": "wound-transition"
 "id": "orange-biography"
 "id": "mediterranean-viking",

我已经做了一些谷歌搜索，但我似乎无法找到这些领域的任何信息！他们的意思是什么？他们来自哪里？它们是如何产生的？

任何信息非常感谢。