如何使用 ggbiplot 使双标图名称更清晰答案

【问题标题】：how to make the biplot name more clear using ggbiplot如何使用 ggbiplot 使双标图名称更清晰
【发布时间】：2015-05-27 15:34:09
【问题描述】：

我有一个可以从这里下载的数据 https://gist.github.com/anonymous/5f1135e4f750a39b0255

我尝试使用以下函数绘制带有 ggbiplot 的 PCA

data <- read.delim("path to the data.txt")
data.pca <- prcomp (data, center = TRUE, scale =TRUE)
library(ggbiplot)
g <- ggbiplot(data.pca, obs.scale =1, var.scale=1, ellipse = TRUE, circle=TRUE)
g <- g + scale_color_discrete(name='')
g <- g + theme(legend.direction = 'horizontal', legend.position = 'top')
print(g)

但是，很难看到双标线名称，

有什么方法可以让它更清晰或更好地展示它吗？

【问题讨论】：

varname.size =5, varname.adjust =5 有点帮助
@user20650 我尝试使用 varname.size=3, varname.adjust=5 但仍然不够清楚。我正在寻找一种能够发布的方式。但质量非常低，我不知道我应该怎么做才能让它更清楚。

标签： r plot ggbiplot

【解决方案1】：

我认为一种更清晰的方法是使用 varname.size 和 varname.adjust 参数调整标签的大小和位置。但是，由于变量很多，它看起来仍然很拥挤。通过增加箭头的长度（类似于stats::biplot()），使它看起来更好一些（imo）

# install ggbiplot
#require(devtools)
#install_github('ggbiplot','vqv')

library(httr) 
library(ggbiplot)

# read data
url <- "https://gist.githubusercontent.com/anonymous/5f1135e4f750a39b0255/raw/data.txt"
dat <- read.table(text=content(GET(url), as="text"), header=TRUE)

# pca 
data.pca <- prcomp (dat, center = TRUE, scale =TRUE)

# original plot + increase labels size and space from line
p <- ggbiplot(data.pca, obs.scale=1, 
              var.scale=1, circle=F, 
              varname.size=4, varname.adjust=2)  
p

# use coord_equal() to change size ratio of plot (excludes use of circle)
p <- p + coord_equal(1.5) + theme_classic()
p

要扩展箭头，需要重新计算 x 和 y 坐标。然后，您可以使用这些来编辑相关的 grobs，并更改任何其他参数（颜色、大小、旋转等）。（您可以使用整个ggplotGrob(p) 方法，但只需使用下面的grid.edit()。）

# function to rescale the x & y positions of the lines and labels
f <- function(a0, a1, M=M)
      {
      l <- lapply(as.list(environment()), as.numeric)
      out <- M* (l$a1 - l$a0) + l$a0
      grid::unit(out, "native")
      }  

# get list of grobs in current graphics window
grobs <- grid.ls(print=FALSE)  

# find segments grob for the arrows
s_id <- grobs$name[grep("segments", grobs$name)]

# edit length and colour of lines
seg <- grid.get(gPath(s_id[2]))     
grid.edit(gPath(s_id[2]),  
            x1=f(seg$x0, seg$x1, 2), 
            y1=f(seg$y0, seg$y1, 2),
            gp=gpar(col="red"))


# find text grob for the arrow labels
lab_id <- grobs$name[grep("text", grobs$name)]

# edit position of text, and rotate and colour labels
seg2 <- grid.get(gPath(lab_id)) 
grid.edit(gPath(lab_id),  
            x=f(seg$x0, seg2$x, 2), 
            y=f(seg$y0, seg2$y, 2),
            rot=0,
            gp=gpar(col="red"))

主观能不能让它变得更好，也许使用biplot()甚至定义一个新函数会更容易

【讨论】：

感谢您的努力，“我喜欢并接受您的回答