Różne twarze i rozmiary czcionek w obrębie wpisów w etykietach w ggplot2

Question

Buduję wykresy, które mają dwie linie w tekście osi. Pierwsza linia zawiera nazwę grupy, druga linia zawiera populację grupy. Buduję moje etykiety osi jako pojedynczy ciąg znaków o formacie "LINE1 \ n LINE2". Czy możliwe jest przypisanie różnych płaszczyzn i rozmiarów czcionek do LINII1 i LINII2, mimo że są one zawarte w jednym ciągu znaków? Chciałbym, aby LINE1 była duża i pogrubiona, a LINE2 była mała i nierozwijana.

Oto niektóre przykładowy kod:

Treatment <- rep(c('T','C'),each=2) 
Gender <- rep(c('Male','Female'),2) 
Response <- sample(1:100,4) 
test_df <- data.frame(Treatment, Gender, Response) 

xbreaks <- levels(test_df$Gender) 
xlabels <- paste(xbreaks,'\n',c('POP1','POP2')) 

hist <- ggplot(test_df, aes(x=Gender, y=Response, fill=Treatment, stat="identity")) 
hist + geom_bar(position = "dodge") + scale_y_continuous(limits = c(0, 
    100), name = "") + scale_x_discrete(labels=xlabels, breaks = xbreaks) + 
    opts(
     axis.text.x = theme_text(face='bold',size=12) 
    ) 

próbowałem tego, ale wynik był jeden duży, pogrubiony wejście i jedna mała, unbolded wpis:

hist + geom_bar(position = "dodge") + scale_y_continuous(limits = c(0, 
    100), name = "") + scale_x_discrete(labels=xlabels, breaks = xbreaks) + 
    opts(
     axis.text.x = theme_text(face=c('bold','plain'),size=c('15','10')) 
    ) 

Innym możliwym rozwiązaniem jest utworzenie Oddzielne elementy wykresów, ale nie sądzę, że ggplot2 ma dostępny element "etykiety podosiowej" ...

Każda pomoc będzie bardzo doceniana.

Cheers, Aaron

Answer 1

Myślę też, że nie mogę zrobić wykres przez tylko za pomocą funkcji ggplot2.

Chciałbym użyć grid.text i grid.gedit.

require(ggplot2) 
Treatment <- rep(c('T','C'), each=2) 
Gender <- rep(c('Male','Female'), 2) 
Response <- sample(1:100, 4) 
test_df <- data.frame(Treatment, Gender, Response) 

xbreaks <- levels(test_df$Gender) 
xlabels <- paste(xbreaks,'\n',c('','')) 

hist <- ggplot(test_df, aes(x=Gender, y=Response, fill=Treatment, 
    stat="identity")) 
hist + geom_bar(position = "dodge") + 
    scale_y_continuous(limits = c(0, 100), name = "") + 
    scale_x_discrete(labels=xlabels, breaks = xbreaks) + 
    opts(axis.text.x = theme_text(face='bold', size=12)) 
grid.text(label="POP1", x = 0.29, y = 0.06) 
grid.text(label="POP2", x = 0.645, y = 0.06) 
grid.gedit("GRID.text", gp=gpar(fontsize=8)) 

Spróbuj dostroić kod momencie w zależności od środowiska (na przykład położenia etykiet sub-osiowych i fontSize).

Answer 2

znalazłem inny proste rozwiązanie poniżej:

require(ggplot2) 
Treatment <- rep(c('T','C'),each=2) 
Gender <- rep(c('Male','Female'),2) 
Response <- sample(1:100,4) 
test_df <- data.frame(Treatment, Gender, Response) 

xbreaks <- levels(test_df$Gender) 
xlabels[1] <- expression(atop(bold(Female), scriptstyle("POP1"))) 
xlabels[2] <- expression(atop(bold(Male), scriptstyle("POP2"))) 

hist <- ggplot(test_df, aes(x=Gender, y=Response, fill=Treatment, 
stat="identity")) 
hist + 
    geom_bar(position = "dodge") + 
    scale_y_continuous(limits = c(0, 100), name = "") + 
    scale_x_discrete(label = xlabels, breaks = xbreaks) + 
    opts(
    axis.text.x = theme_text(size = 12) 
) 

Answer 3

Wszystko,

Korzystanie oszukiwać triady jest to najbliżej byłem w stanie dostać się do rozwiązania na ten jeden. Daj mi znać, jeśli masz jakieś pytania:

library(ggplot2) 

spacing <- 0 #We can adjust how much blank space we have beneath the chart here 

labels1= paste('Group',c('A','B','C','D')) 
labels2 = rep(paste(rep('\n',spacing),collapse=''),length(labels1)) 
labels <- paste(labels1,labels2) 

qplot(1:4,1:4, geom="blank") + 
scale_x_continuous(breaks=1:length(labels), labels=labels) + xlab("")+ 
opts(plot.margin = unit(c(1, 1, 3, 0.5), "lines"), 
     axis.text.x = theme_text(face='bold', size=14)) 

xseq <- seq(0.15,0.9,length.out=length(labels)) #Assume for now that 0.15 and 0.9 are  constant plot boundaries 

sample_df <- data.frame(group=rep(labels1,each=2),subgroup=rep(c('a','b'),4),pop=sample(1:10,8)) 
    popLabs <- by(sample_df,sample_df$group,function(subData){ 
    paste(paste(subData$subgroup,' [n = ', subData$pop,']',sep=''),collapse='\n') 
}) 

gridText <- paste("grid.text(label='\n",popLabs,"',x=",xseq,',y=0.1)',sep='') 

sapply(gridText, function(x){ #Evaluate parsed character string for each element of gridText 
    eval(parse(text=x)) 
}) 

grid.gedit("GRID.text", gp=gpar(fontsize=12)) 

Wiwaty, Aaron