小编P. *_*lle的帖子

为了绘制半密度,我使用了这篇文章中描述的功能:用ggplot2分割小提琴图

然而,当我想借鉴密度的位数,就像一个正常的geom_violin()或geom_boxplot(),我得到一个错误信息.

我也有兴趣增加每半密度以上的观测数量.

这是我想要获得的一个例子:

data("diamonds")
library(ggplot2)

# Function described in a previous post
GeomSplitViolin <- ggproto("GeomSplitViolin", GeomViolin, draw_group = function(self, data, ..., draw_quantiles = NULL){
  data <- transform(data, xminv = x - violinwidth * (x - xmin), xmaxv = x + violinwidth * (xmax - x))
  grp <- data[1,'group']
  newdata <- plyr::arrange(transform(data, x = if(grp%%2==1) xminv else xmaxv), if(grp%%2==1) y else -y)
  newdata <- rbind(newdata[1, ], newdata, newdata[nrow(newdata), ], newdata[1, ])
  newdata[c(1,nrow(newdata)-1,nrow(newdata)), 'x'] <- round(newdata[1, …

我绘制了与离散变量的类别相对应的几个值密度。我可以同时为每个密度关联特定颜色或颜色渐变。现在我想为每个具有不同值的密度添加一个特定的渐变。

这是一个可重现的示例，使用ggridges：

data(iris)

library(ggplot2)
library(ggridges)
library(RColorBrewer)

cols <- brewer.pal(3, "BrBG")

# Plot with one color per group
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, as.factor(Species))) +
  geom_density_ridges(aes(fill = as.factor(Species))) +
  scale_fill_manual("Sepal", values = cols)

# Plot with one gradient
ggplot(iris, aes(Sepal.Length, as.factor(Species))) +
  geom_density_ridges_gradient(aes(fill = ..x..)) +
  scale_fill_gradient2(low = "grey", high = cols[1], midpoint = 5)

我基本上想结合两个情节。我也对midpoint每个密度有一个特定的值感兴趣。

我有一个向量，其中重复某些条目。从这个向量中，我想获得所有可能且独特的排列。

环顾四周，我看到了gtools::permutations()推荐了几次，但它不能解决我的问题。

我找到了一种方法RcppAlgos::permuteGeneral()但问题是它将每个条目视为唯一值，然后我必须在第二步中删除重复项。这可能会导致内存问题。

有没有一种简单快速的方法来从向量中获取所有独特的排列？

这是一个可重现的示例：

library(RcppAlgos)
ex <- c("sp1", "sp2", "sp2") # sp2 is repeated twice

perm <- permuteGeneral(v = ex, m = length(ex), repetition = FALSE, freqs = NULL)
perm <- as.data.frame(perm)
perm # some rows are identical (rows 1&2; 3&5, 4&6)
   V1  V2  V3
1 sp1 sp2 sp2
2 sp1 sp2 sp2
3 sp2 sp1 sp2
4 sp2 sp2 sp1
5 sp2 sp1 sp2
6 sp2 sp2 sp1

perm[!duplicated(perm), ] # this is what …

为了增加具有许多变量的对图的可读性，我想对函数提供的相关系数进行舍入ggpairs()。

在下面的示例中，我希望显示 0.8，而不是显示系数 0.807。

library(GGally)

data(cars)

ggpairs(cars,
  upper = list(continuous = wrap(ggally_cor, alignPercent = 0.8, size = 10)))