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CS代写|R语言代写R language代考|Scales
Scales give the “translation” or mapping between data values and the aesthetic values to be actually plotted. Mapping a variable to the “color” aesthetic (also recognized when spelled as “colour”) only tells that different values stored in the mapped variable will be represented by different colors. A scale, such as scale_color_continuous(), will determine which color in the plot corresponds to which value in the variable. Scales can also define transformations on the data, which are used when mapping data values to aesthetic values. All continuous scales support transformations-e.g., in the case of $x$ and $y$ aesthetics, positions on the plotting region or viewport will be affected by the transformation, while the original values will be used for tick labels along the axes. Scales are used for all aesthetics, including continuous variables, such as numbers, and categorical ones such as factors. The grammar of graphics allows only one scale per aesthetic and plot. This restriction is imposed by design to avoid ambiguity (e.g., it ensures that the red color will have the same “meaning” in all plot layers where the color aesthetic is mapped to data). Scales have limits with observations falling outside these limits being ignored (replaced by NA) rather than passed to statistics or geometries-it is easy to unintentionally drop observations when setting scale limits manually as warning messages report that NA values have been omitted.
The most frequently used coordinate system when plotting data, the cartesian system, is the default for most geometries. In the cartesian system, $x$ and $y$ are represented as distances on two orthogonal (at $90^{\circ}$ ) axes. Additional coordinate systems are available in ‘ggplot2’ and through extensions. For example, in the polar system of coordinates, the $x$ values are mapped to angles around a central point and $y$ values to the radius. Another example is the ternary system of coordinates, an extension of the grammar implemented in package ‘ggtern’, that allows the construction of ternary plots. Setting limits to a coordinate system changes the region of the plotting space visible in the plot, but does not discard observations. In other words, when using statistics, observations located outside the coordinate limits, i.e., not visible in the rendered plot, will still be included in computations.
CS代写|R语言代写R language代考|Plot insets
The support for insets in ‘ggplot2’ is confined to annotation_custom() which was designed to be used for static annotations expected to be the same in each panel of a plot (the use of annotations is described in section 7.8). Package ‘ggpmisc’ provides geoms that mimic geom_text $\mathrm{O}$ in relation to the aesthetics used, but that similarly to geom_sf(), expect that the column in data mapped to the 7 abe1 aesthetics are lists of objects containing multiple pieces of information, rather than atomic vectors. Similar to geom_sf() these geoms do not inherit the plot’s default mappings to aesthetics. Three geometries are currently available: geom_table(), geom_plot( ) and geom_grob().
Given that geom_table(), geom_plot() and geom_grob() will rarely use a mapping inherited from the whole plot, by default they do not inherit it. Either the mapping should be supplied as an argument to these functions or their parameter inherit. aes explicitly set to TRUE.
The plotting of tables by mapping a list of data frames to the 1abel aesthetic is done with geom_table. Positioning, justification, and angle work as for geom_text and are applied to the whole table. Only tibble objects (see documentation of package ‘tibble’) can contain, as variables, lists of data frames, so this geometry requires the use of tibble objects to store the data. The table(s) are created as ‘grid’ grob objects, collected in a tree and added to the ggplot object as a new layer.
We first generate a tibble containing summaries from the data, formatted as character strings, wrap this tibble in a list, and store this list as a column in another tibble. To accomplish this, we use functions from the ‘tidyverse’ described in chapter 6.
R语言代考
CS代写|R语言代写R language代考|Scales
比例尺给出了数据值和实际绘制的美学值之间的“转换”或映射。将变量映射到“颜色”美学（拼写为“颜色”时也可以识别）仅表明存储在映射变量中的不同值将由不同的颜色表示。比例尺，例如 scale_color_continuous()，将确定绘图中的哪种颜色对应于变量中的哪个值。尺度还可以定义数据的转换，在将数据值映射到美学值时使用。所有连续尺度都支持转换——例如，在X和是美学，绘图区域或视口上的位置将受到转换的影响，而原始值将用于沿轴的刻度标签。尺度用于所有美学，包括连续变量（如数字）和分类变量（如因子）。图形的语法允许每个美学和情节只有一个比例。这种限制是由设计强加的以避免歧义（例如，它确保红色在颜色美学映射到数据的所有绘图层中具有相同的“含义”）。比例有限制，超出这些限制的观测值将被忽略（由 NA 代替），而不是传递给统计数据或几何体 – 当手动设置比例限制时，很容易无意中丢弃观测值，因为警告消息报告 NA 值已被忽略。
绘制数据时最常用的坐标系，即笛卡尔坐标系，是大多数几何图形的默认坐标系。在笛卡尔系统中，X和是表示为两个正交上的距离（在90∘) 轴。’ggplot2′ 和扩展中提供了其他坐标系。例如，在极坐标系中，X值映射到围绕中心点的角度和是半径的值。另一个例子是三元坐标系统，它是“ggtern”包中实现的语法的扩展，它允许构建三元图。对坐标系设置限制会更改绘图中可见的绘图空间区域，但不会丢弃观察结果。换句话说，当使用统计数据时，位于坐标限制之外的观测值，即在渲染图中不可见，仍将包含在计算中。
CS代写|R语言代写R language代考|Plot insets
‘ggplot2’ 中对插图的支持仅限于 annotation_custom()，它旨在用于静态注释，预计在绘图的每个面板中都是相同的（注释的使用在第 7.8 节中描述）。包’ggpmisc’提供了模仿geom_text的geoms○关于所使用的美学，但与 geom_sf() 类似，期望映射到 7 abe1 美学的数据列是包含多条信息的对象列表，而不是原子向量。与 geom_sf() 类似，这些几何图形不继承绘图的默认映射到美学。目前提供三种几何图形：geom_table()、geom_plot() 和 geom_grob()。
鉴于 geom_table()、geom_plot() 和 geom_grob() 很少使用从整个绘图继承的映射，默认情况下它们不继承它。映射应该作为参数提供给这些函数或它们的参数继承。aes 显式设置为 TRUE。
通过将数据框列表映射到 1abel 美学来绘制表格是使用 geom_table 完成的。定位、对齐和角度与 geom_text 一样，并应用于整个表格。只有 tibble 对象（请参阅包 ‘tibble’ 的文档）可以包含作为变量的数据帧列表，因此此几何图形需要使用 tibble 对象来存储数据。表被创建为“网格”grob 对象，收集在树中并作为新层添加到 ggplot 对象中。
我们首先生成一个包含数据摘要的 tibble，格式化为字符串，将这个 tibble 包装在一个列表中，并将这个列表作为一个列存储在另一个 tibble 中。为了实现这一点，我们使用了第 6 章中描述的“tidyverse”中的函数。
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