设置轴刻度和标签以在条形图上包含最大值

Question

我正在使用 base R 创建多个并排的条形图（我更喜欢避免使用 ggplot，因为我经常在功能上受到限制）。我发现结果在视觉上并不令人愉悦，因为轴刻度根本不对齐：有时轴的顶部远低于最大值，有时高于最大值。有没有办法设置它，使最终的轴刻度值包括最大值？它不能完美对齐，因为每个图表都有自己的范围，因此有自己的刻度值集，但我希望至少有它，以便样式在 12 个图表中保持一致。

我正在使用函数（和循环）创建系列，因此我更喜欢自动化解决方案（而不是通过单独设置最大限制 axis() 来调整每个图表）

这是一个带有iris 数据集的简化示例。出现的问题是，第一个面板中的轴在 6 处结束，低于包括误差线 (7.2238) 在内的最大值，而在第二个面板中，轴结束于最大值之上。

library(vegan)
data(iris)

x1_mean<-tapply(iris$Sepal.Length, iris$Species, FUN=mean)
x1_sd<-tapply(iris$Sepal.Length, iris$Species, FUN=sd)


x2_mean<-tapply(iris$Petal.Width, iris$Species, FUN=mean)
x2_sd<-tapply(iris$Petal.Width, iris$Species, FUN=sd)

par(mfrow=c(1,2))
br1=barplot(x1_mean, ylim=c(0, (max(x1_mean)+max(x1_sd))*1.1))
errbar(x = br1, y = x1_mean, 
                     yplus = x1_mean+x1_sd, 
                     yminus = x1_mean-x1_sd, add = T, cex = 0)


br2=barplot(x2_mean, ylim=c(0, (max(x2_mean)+max(x2_sd))*1.1))
errbar(x = br2, y = x2_mean, 
       yplus = x2_mean+x2_sd, 
       yminus = x2_mean-x2_sd, add = T, cex = 0)

编辑/进展：

我已经设法使用par("yaxp") 提取了轴的最大值，并用它来添加一个额外的刻度，以便最后一个刻度值大于图表上的最大值。但是，它迫使我实际绘制默认图，它创建了两个图。 我还包含了我正在尝试构建的函数的简化版本（使用iris 作为示例数据集），这可能更清楚我的目标。

library(vegan)
data(iris)

barplot_adjust<- function(data, metric,...) {
  x_means<-tapply(data[,metric], list(data$Species), FUN=mean)
  x_sd<-tapply(data[,metric], list(data$Species), FUN=sd)
  br1 <- barplot(height = x_means, names.arg = names(x_sd), ylim = c(0, (max(x_means+x_sd))*1.1), 
                 main=metric, las=0,plot=TRUE,
                 ...)
   if( par("yaxp")[2]<(max(x_means+x_sd))*1.1 )
  {ymx=par("yaxp")[2]+par("yaxp")[2]/par("yaxp")[3]}else{ymx=par("yaxp")[2]}
  br1 <- barplot(height = x_means, names.arg = names(x_sd), ylim = c(0, ymx), 
                 main=metric, las=0,plot=TRUE,
                 ...)
  print(ymx)
  errbar(x = br1, y = x_means, yplus = x_means+x_sd, yminus = x_means-x_sd, add = T, cex = 0)
}

par(mfrow=c(2,2))
barplot_adjust(data=iris, metric="Sepal.Length")
barplot_adjust(data=iris, metric="Petal.Width")

Answer 1

这样的事情怎么样：

library(vegan)
data(iris)

x1_mean<-tapply(iris$Sepal.Length, iris$Species, FUN=mean)
x1_sd<-tapply(iris$Sepal.Length, iris$Species, FUN=sd)
yl1 <- max((x1_mean + x1_sd))

x2_mean<-tapply(iris$Petal.Width, iris$Species, FUN=mean)
x2_sd<-tapply(iris$Petal.Width, iris$Species, FUN=sd)
yl2 <- max((x2_mean + x2_sd))


library(Hmisc)
par(mfrow=c(1,2))
br1=barplot(x1_mean, ylim=c(0, (max(x1_mean)+max(x1_sd))), axes=FALSE)
axis(2, at=round(seq(0,yl1, length=5), 1))
errbar(x = br1, y = x1_mean, 
       yplus = x1_mean+x1_sd, 
       yminus = x1_mean-x1_sd, add = T, cex = 0)


br2=barplot(x2_mean, ylim=c(0, (max(x2_mean)+max(x2_sd))), axes=FALSE)
axis(2, at=round(seq(0,yl2, length=5), 1))
errbar(x = br2, y = x2_mean, 
       yplus = x2_mean+x2_sd, 
       yminus = x2_mean-x2_sd, add = T, cex = 0)

Answer 2

轴最多结束，其余的实际上是box。顺便说一句，关于四个tapplys，您可以在一个aggregate 中完成它们。 （我在这里使用我认为是more appropriate 的置信区间，但您也可以使用sd()）

FUN <- function(x) c(mean=mean(x), q=quantile(x, c(.025, .975)))
r <- do.call(data.frame, aggregate(cbind(Sepal.Length, Petal.Width) ~ Species, iris, FUN))
r <- t(`rownames<-`(r[-1], r[,1]))

如果您喜欢基本 R，您可能希望使用 arrows 而不是 Hmisc::errbar。

op <- par(mfrow=c(1, 2))  ## set par and store defaults
br1 <- barplot(r[1,], ylim=c(0, max(r[1:3,]))*1.1)
arrows(br1, y0=r[2,], y1=r[3,], code=3, angle=90, length=.05)
box()
br2 <- barplot(r[4,], ylim=c(0, max(r[4:6,]))*1.1)
arrows(br2, y0=r[5,], y1=r[6,], code=3, angle=90, length=.05)
box()
par(op)  ## restore par defaults

我不太清楚您所说的 “轴刻度线不对齐”是什么意思，您可能希望两个图表都使用相同的 ylim？

op <- par(mfrow=c(1, 2))
br1 <- barplot(r[1,], ylim=c(0, max(r))*1.1)
arrows(br1, y0=r[2,], y1=r[3,], code=3, angle=90, length=.05)
box()
br2 <- barplot(r[4,], ylim=c(0, max(r))*1.1)
arrows(br2, y0=r[5,], y1=r[6,], code=3, angle=90, length=.05)
box()
par(op)