下面的 MWE 产生如下图所示的情节：
行标签 、X、Y，Z与条形图右侧重叠，看起来不太美观。我希望它们能向右移动一些，在图表和表格之间留出一点空白。matplotlib.pyplot.table的文档中没有提供任何loc选项来实现这一点。bbox参数或许允许，但似乎需要反复尝试不同的边界框才能实现。
有没有办法让它布置得更清楚？
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
plt.figure(figsize=(9, 5), dpi=300)
ax = sns.barplot(
x = range(1, 3),
y = [15,30],
legend=False,
)
plt.table(cellText=['A','B','C'], rowLabels=['X','Y','Z'], colWidths=[0.15], loc='right')
plt.show()
当我向条形图添加垂直文本标签时seaborn，标签会偏移到中心左侧，如下所示：
我怎样才能将标签稍微向右移动，以便它们恰好居中？
数学家：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
percentages = [8.46950845e+00, 1.58712232e+01, 2.13963086e+01, 2.33865318e+01, 2.04539820e+01, 1.41358888e+01, 7.79622697e+00, 3.49245775e+00, 1.28729140e+00, 3.91327891e-01, 9.80073446e-02, 2.02461563e-02, 3.46222120e-03, 4.92413036e-04, 5.82500571e-05, 5.70562340e-06, 4.59952409e-07, 3.05322729e-08, 1.57123083e-09, 4.80936609e-11]
plt.figure(figsize=(9, 5), dpi=100)
ax = sns.barplot(
x = range(1, len(percentages) + 1),
y = percentages,
legend=False,
hue = range(1, len(percentages) + 1),
palette="GnBu_d"
)
plt.text(0, percentages[0]/2, "Additive", ha="center", va="center", rotation=90, fontsize=10, weight="bold")
plt.text(1, percentages[1]/2, "Additive x Additive", ha="center", va="center", rotation=90, weight="bold")
plt.show()
我想在 RStudio 中加载图像 (PNG/JPEG) 然后显示它。但是当我运行
plot(load.image("solidblack.png"), ann = FALSE, axes = FALSE, mar = c(0,0,0,0))
mar尽管有以下参数，但我的图像周围仍然有相当大的边距plot：
我该如何修复此问题？
我有一些 ggplot，我对其进行了调整以确保注释完全符合图的界限。例如：
现在我想将其中两幅图像并排放置。我尝试使用 grid.arrange 和 patchwork 来实现这一点，但图形的布局发生了变化，大概是因为它被放入了更小的空间：
一切都变得更加拥挤，点都挤在一起，因此更难阅读，并且注释框偏离了图表的一侧。
我想要做的是将画布扩展至刚好足够大，以使每个图形看起来与单独绘制时完全一样（即使用默认画布大小绘制时）。它可能需要比原来的两倍多一点，以便留出填充空间。我该如何实现这一点？
示例代码：
library(ggplot2)
library(ggtext)
library(tidyverse)
library(patchwork)
N <- 10000
rho = 0.5
mu <- c(0, 0)
sigma <- matrix(c(1, rho,
rho, 1 ),
nrow = 2, ncol = 2, byrow = TRUE)
vs = MASS::mvrnorm(N, mu, sigma)
df = tibble(rMZall = vs[,1], rDZall = vs[,2], n_twin_pairs = runif(N, 5000, 50000))
plot <- function(min_twin_pairs) {
ggplot(data=df |> filter(n_twin_pairs > min_twin_pairs), aes(rMZall, rDZall)) +
ggtitle(sprintf("Studies with > %d twin pairs", min_twin_pairs)) +
theme(legend.position="none") +
# Bounds
scale_x_continuous(name = "rMZ", limits = c(-0.05, 1.1), breaks = seq(0,1,0.25)) +
scale_y_continuous(name = "rDZ", limits = c(-0.05, 1), breaks = seq(0,1,0.25)) +
coord_fixed() +
# Scatterplot
stat_density2d(aes(fill=..level.., alpha=..level..), geom='polygon', colour='black', linewidth = 0.1) +
scale_fill_continuous(low="green", high="red") +
geom_point(aes(size = sqrt(n_twin_pairs))) +
scale_size_continuous(range = c(0, 1)) +
# AE and AD lines
geom_abline(intercept = 0, slope = .5) +
annotate(geom = "richtext", x = 1, y = .5, label = "AE model", angle = 26.6) +
geom_abline(intercept = 0, slope = .25) +
annotate(geom = "richtext", x = 1, y = .25, label = "AD model", angle = 14.0)
}
plot1000 = plot(min_twin_pairs = 1000)
plot4000 = plot(min_twin_pairs = 4000)
plot1000
plot4000
plot1000 + plot4000
我有一个向量x和一个函数f。我需要生成一个矩阵，其第一列为v，第二列为f(v)，依此类推，直到最后一列为f^k(v)。在函数式语言中，我可以使用展开操作。我看过purrr备忘单，但没有发现任何类似的东西。
如果您需要一个具体的例子，请采取v = c(1:100)和f = function(x){return (2*x)}——但请不要利用 f^k 在这种情况下恰好具有很好的封闭形式的事实。
微量元素：
library(metR)
heat_palette = c("darkred", "red", "yellow", "#00A600", "darkgreen")
heatmap_of_percentage <- function(percent) {
# display <- sprintf("%2f%%", {{percent}})
# ^^ If I uncomment this, I get a bug
c(
geom_raster(aes(fill = {{percent}})),
geom_contour(aes(z = {{percent}}), color = "black"),
geom_text_contour(aes(z = {{percent}}), color = "black", stroke = 0.2),
scale_fill_gradientn(limits = c(0, 100), colours = heat_palette)
)
}
df <- expand.grid(x = 1:100, y = 1:100)
df$Z <- df$x * df$y / 100
ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
heatmap_of_percentage(percent = Z)
产生
我想修改它，以便轮廓被标记为 10%、30% 等。我该如何做到这一点，仅修改heatmap_of_percentage（即不在调用代码中添加额外的列）？