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Início / coding / Perguntas / 79466722
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Asked: 2025-02-25 21:25:50 +0800 CST2025-02-25 21:25:50 +0800 CST 2025-02-25 21:25:50 +0800 CST

Escala logarítmica equivalente para valores em torno de 0

  • 772

Existe uma maneira de ter um gráfico onde os eixos estão em uma escala pseudo logarítmica para valores entre -1 e 1? Eu gostaria de ter -1, -0,1, -0,01, 0, 0,01, 0,1, 1 equidistantes no eixo.
O que seria perfeito seria ter uma escala normal de volta após -1 / 1, mas eu aceitaria também continuar logarítmico se necessário.

Por enquanto, uso a solução sqrt mencionada aqui , mas tenho resultados estranhos quando não corto os valores do meu gráfico de violino (mas talvez eu simplesmente não tenha entendido como o corte funciona) e, de qualquer forma, eu preferiria um pseudo-logarítmico.

1 - Quando trim = TRUE (os valores vão de -0,68 a 2,12 como esperado)

Quando trim = TRUE (os valores vão de -0,68 a 2,12 conforme o esperado)

2 - Quando trim = FALSE (o gráfico vai para -1 e 3 embora eu não tenha esses valores em meus dados)

Quando trim = FALSE (o gráfico vai para -1 e 3, embora eu não tenha esses valores em meus dados)

  • 1 1 respostas
  • 55 Views

1 respostas

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    jpsmith
    2025-02-25T21:44:32+08:002025-02-25T21:44:32+08:00

    Eu usei scales::pseudo_log_trans()para ggplot2::scale_x_continuous()isso (com um baixo sigma):

    Você não forneceu dados reproduzíveis, então adicione alguns aqui:

    # Sample data
    df <- data.frame(y = seq(-1, 1, length.out = 500))
    df$x <- df$y^2  
    
    #            y         x
    # 1 -1.0000000 1.0000000
    # 2 -0.9959920 0.9920000
    # 3 -0.9919840 0.9840322
    # 4 -0.9879760 0.9760965
    # 5 -0.9839679 0.9681929
    # 6 -0.9799599 0.9603214
    # ...
    # 495 0.9799599 0.9603214
    # 496 0.9839679 0.9681929
    # 497 0.9879760 0.9760965
    # 498 0.9919840 0.9840322
    # 499 0.9959920 0.9920000
    # 500 1.0000000 1.0000000
    
    ggplot(df, aes(x, y)) +
      geom_line() +
      scale_x_continuous(
        trans = scales::pseudo_log_trans(sigma = 0.01, base = 10),
        breaks = c(-1, -0.1, -0.01, 0, 0.01, 0.1, 1)) +
      labs(y = "Transformed Value", x = "Value squared")
    

    insira a descrição da imagem aqui

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