双y轴图的目的,是想要在同一坐标系中画两组数据,但是他们值范围差很多,比如一组数据是1-10,另一组是10-100,那么可以对第一组数据做数据变化,比如第一组数据乘以 10,然后在对应的y轴上写上1-10,虽然第一组的数据已经变成了10-100。
这种数据变换叫做归一化(Normalization,又称Min-Max Scaling)
把数值型某一特征缩放到最大值和最小值在某个范围,在sklearn中使用MinMaxScaler可以归一化处理特征矩阵。
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
a = np.arange(1,11).reshape(-1,1)
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(10,100)) #实例化
scaler = scaler.fit(a) #fit,在这里本质是生成min(x)和max(x)
scaler.transform(a) #通过接口导出结果

数学计算过程
xi′=xi−min(x)max(x)−min(x)x_i'=\frac{x_i-min(x)}{max(x)-min(x)}
x​i​′​​=​max(x)−min(x)​​x​i​​−min(x)​​
在R中可以使用scales::rescale函数把某一组数据变化到某一范围。
using(scales)
a=1:10
scales::rescale(a,c(10,100))

画图
想要模仿文献中的最右边的双坐标图(barplot+lineplot)

图片

演示数据

R P

1: -0.5186650 3.363205

2: -0.5033615 3.168150

3: 0.4924422 3.034439

4: -0.4785956 2.871116

5: -0.4725588 2.802014

6: -0.4591719 2.653164

7: 0.4565071 2.624237

8: 0.4556375 2.614848

9: -0.4548278 2.606127

10: -0.4533324 2.590075

11: -0.4529072 2.585524

12: 0.4527432 2.583770

13: -0.4521214 2.577129

14: -0.4510678 2.565903

15: -0.4478618 2.531959

16: 0.4413370 2.463869

17: -0.4411496 2.461933

18: -0.4392941 2.442820

19: 0.4379135 2.428666

20: -0.4378894 2.428420

实例数据中R得范围是[-0.5186650,0.4924422],所以可以把坐标轴的范围设置为x_min_max=[-0.6,0.5]。
在ggplot2图形映射中(geom_line、geom_point),都把P列的范围放缩到x_min_max这个范围,但是在坐标轴上标出真实的值范围p_min_max。
细调,coord_flip反转x轴和y轴,在theme中修改axis.title的颜色
r_min_max <- range(plot_data$R)
p_min_max <- range(plot_data$P)
x_min_max <- c(-0.6,0.5)
r_color <- "tan"
r_colorp_color <- "skyblue"
ggplot(plot_data,aes(x = Pathway)) +

geom_col(aes(y = R),fill=r_color,alpha=.5) +
geom_line(aes(y = rescale(P,x_min_max), group=1),size=2,color=p_color) +
geom_point(aes(y = rescale(P,x_min_max)),shape=21,fill="white",size=4)+
lims(y=x_min_max)+
scale_y_continuous(breaks=breaks_pretty(3),sec.axis = sec_axis( ~rescale(.,r_min_max),name = "Pearson R"))+
scale_x_discrete(breaks = NULL)+
coord_flip()+
labs(y="-log10(P-value)")+
theme_base(base_size=16) %+replace%
theme(
axis.title.x.bottom=element_text(color=r_color),
axis.title.x.top=element_text(color=p_color),
axis.title.y = element_blank(),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_blank(),
plot.margin=unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5), 'cm'),
)


图片

Reference
https://r-graph-gallery.com/line-chart-dual-Y-axis-ggplot2.html


生信探索
1 声望0 粉丝

引用和评论

0 条评论