离散变量的position scales设置中的limits/breaks/labels
离散变量的默认position scale函数是scale_*_discrete()。
- 离散变量是如何映射到位置坐标轴上的？
ggplot将每个category映射为一个整数值，然后在对应坐标位置上绘制几何图形(geom)。，从如下实例可以看到，7个class映射为整数1~7：
ggplot(mpg, aes(x = hwy, y = class)) +
geom_point() +
annotate("text", x = 5, y = 1:7, label = 1:7)
- 离散型变量中各categories的顺序是怎么控制的？如何自定义？
对连续型变量，直接根据其值在对应坐标位置上绘制几何图形，不需要考虑值的顺序问题。对离散型变量，应是通过因子化这种方式来确定顺序的。
有多种方式来控制离散数据中categories的顺序：
- 在绘图之前先将离散型变量因子化：通过
factor()的levels参数控制顺序，例如：
df1 <- df <- data.frame(x=LETTERS[1:5],y=1+rnorm(5))
p1 <- ggplot(df,aes(x,y)) + geom_col()
# 通过levels设置顺序
df1$x <- factor(df1$x,levels=c("E","D","C","B","A"))
p2 <- ggplot(df1,aes(x,y)) + geom_col()
# reorder()根据另一个变量的值对离散型变量进行排序
ggplot(mpg, aes(reorder(manufacturer, cty), cty)) + geom_point()
- 通过position scale函数中的
limits参数控制顺序，例如：
# p3与p2等价
p3 <- ggplot(df,aes(x,y)) + geom_col() + scale_x_discrete(limits=c("E","D","C","B","A"))
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limits、breaks和labels参数是如何使用的？
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limits：字符串向量，对应的值默认是离散型变量中的唯一值的集合，另外也可通过调整向量中值的顺序调整categroies的顺序 -
breaks：默认是与limits相同的字符串向量，可以手动设置为其子集，效果是仅子集中的值有labels，子集外的值无labels（有breaks） -
labels：可手动设置为字符串向量（长度必须与breaks相同），如果向量是命名向量，则labels被替换成值的名字；label_wrap()函数可以将长lables换行
