将 SMA 回归线（smatr 包）绘制到 ggplot 中

Question

我将非常感谢有关如何将标准化主轴 (SMA) 回归线绘制成多面 ggplot 的建议。我使用了以下代码：

运行 SMA 分析并使用我要绘制的 SMA reg 线系数（截距和斜率）创建一个数据框

smaReg = sma(Y ~ X * Type, data = ExampleData)
summary(smaReg)
smaSummary <- data.frame(Type = 1:6,coef(smaReg))

ggplot 代码使用 geom_abline 绘制 SMA 回归

ModFit <- ggplot(ExampleData, aes(y = Y, x = X, color = Level)) +
  geom_point() +
  theme_bw() +
  theme_classic() + 
  facet_wrap(~ Type, nrow = 2, ncol = 3) +
  theme(strip.background = element_blank(), strip.text = element_text(face = 'bold', size = 12)) +
  annotate("segment", x = -Inf, xend = Inf, y = -Inf, yend = -Inf, color = 'black', size = 1) +
  annotate("segment", x = -Inf, xend = -Inf, y = -Inf, yend = Inf, color = 'black', size = 1) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(from = 0, to = 60, by = 20)) + 
  scale_y_continuous(breaks = seq(from = 0, to = 120, by = 20)) +
  geom_abline(data = smaSummary, aes(intercept = elevation, slope = slope)) +
  labs(x = expression(paste("Predicted (",mu,"mol m"^{-2},"s"^{-1},")")), y = expression(paste("Observed (",mu,"mol m"^{-2},"s"^{-1},")"))) +

ModFit

此代码还有两个问题需要解决，但我的初学者编码技能还不足以成功解决这些问题：

1. 我使用 annotate() 和 scale_x_continuous 在所有分面图上绘制相同的轴和刻度，但是，此解决方案不会绘制 X 轴刻度，而且我还没有找到一种方法来做到这一点当我做出改变时出错了。

2. 当我运行此绘图代码时，我收到以下错误消息：

wrap_dims(n, params$nrow, params$ncol) 中的错误： nrow * ncol >= n 不正确

在尝试解决此错误的不同方法时，我注意到如果我将 labs() 层更改为如下所示的非常简化的版本：

labs(x = expression(X), y = expression(Y), color = "Level") +

此更改会生成多面图，但每个图上都有所有 SMA 回归。我不知道为什么更改 labs() 层可以生成绘图！关于如何只为每个图绘制相应的 SMA reg 线，同时添加我需要的详细轴标签而不会出现其他问题，我已经没有想法（和谷歌搜索）了。

Faceted plot with simplified labels and all SMA reg lines on each plot

非常感谢您提供有关如何解决这两个剩余问题的任何建议！

Answer 1

（更新：添加了希腊数学符号）

让我们处理标签，在您的示例中这些标签非常棘手。我在这里使用 iris 数据集作为示例，但使用了您的轴标题。

关键是使用bquote() 来准备数学、动态变量和其他一切。

• 这里有更多详细信息：https://trinkerrstuff.wordpress.com/2018/03/15/2246/
• 然后：Evaluate expression given as a string

library(tidyverse)
mu_val <- 5.1
bq_x <- bquote("Predicted (" ~ mu ~ "=" ~ .(mu_val) ~ " mol " ~ m^-2 ~ s^-1 ~ ")")
bq_y <- bquote("Observed (" ~ mu ~ "=" ~ .(mu_val) ~ "mol m" ~ m^-2 ~ s^-1 ~ ")")

iris %>%
  ggplot(aes(Sepal.Length, Petal.Length)) +
  geom_point() +
  labs(title = "test", x = bq_x, y = bq_y)

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2019 年 11 月 19 日创建}

@ravic_ 感谢您的建议，我现在可以使用以下修改后的代码生成带有正确标签的多面图：

我更新了我的 ggplot 代码：

bq_x <- bquote("Predicted (" ~mu~"mol" ~ m^-2 ~ s^-1 ~ ")")
bq_y <- bquote("Observed (" ~mu~"mol" ~ m^-2 ~ s^-1 ~ ")")

# 1a. Plots by PFTs
ModFit <- ggplot(ExampleData, aes(y = Y, x = X, color = Level)) +
  geom_point() +
  theme_bw() +
  theme_classic() + 
  facet_wrap(~ Type, nrow = 2, ncol = 3) +
  # customise facet labels
  theme(strip.background = element_blank(), strip.text = element_text(face = 'bold', size = 12)) +
  annotate("segment", x = -Inf, xend = Inf, y = -Inf, yend = -Inf, color = 'black', size = 1) +
  annotate("segment", x = -Inf, xend = -Inf, y = -Inf, yend = Inf, color = 'black', size = 1) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(from = 0, to = 60, by = 20)) + 
  scale_y_continuous(breaks = seq(from = 0, to = 120, by = 20)) +
  labs(x = bq_x, y = bq_y) +
  geom_abline(data = smaSummary, aes(intercept = elevation, slope = slope))

现在剩下的两个问题是： 1. 在所有分面图上添加带有刻度的 Y 和 X 轴线 2. 将对应的单个 SMA reg 线添加到每个 plot

再次感谢您的所有帮助@ravic_！