在ggplot2中创建箭头匹配大小（或lwd）

要在ggplot中绘制箭头，我使用geom_segment和arrow = arrow（）。我想箭头大小匹配段宽度（或大小）。但是，箭头无法直接从ggplot中的data参数中识别变量，并且必须使用$运算符指定包含该变量的data.frame。这会导致用于绘制线条的值与用于绘制箭头的值之间出现分离（最大的箭头可以位于最上面的分段上）。在ggplot2中创建箭头匹配大小（或lwd）

实施例：

d <- structure(list(Process = structure(c(2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 
1L, 1L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("First", "Second"), class = "factor"), 
x.sink = c(1, 3, 1, 2, 2, 3, 3, 2, 2, 2, 2), y.sink = c(1, 
1, 1, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 2, 2), x.source = c(2, 2, 2, 2, 2, 
2, 2, 1, 1, 1, 3), y.source = c(2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
2, 1), offset = c(1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, 1, -1), 
Std.Flux = c(0.179487179487179, 0.170940170940171, 0.944444444444444, 
0.0854700854700855, 0.726495726495726, 0.128205128205128, 
0.213675213675214, 0.213675213675214, 0.128205128205128, 
0.106837606837607, 1)), .Names = c("Process", "x.sink", "y.sink", 
"x.source", "y.source", "offset", "Std.Flux"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-11L)) 


p <- qplot(data=d, 
      #alpha=I(0.4), 
      colour=Process, 
      size=Std.Flux, 
      xlim=c(0,4), 
      ylim=c(0,3), 
      x=x.source+as.numeric(Process)/10, 
      y=y.source+as.numeric(Process)/10, 
      xend=x.sink+as.numeric(Process)/10, 
      yend=y.sink+as.numeric(Process)/10, 
      geom="segment", 
      arrow = arrow(type="closed", 
         length = unit(d$Std.Flux,"cm"))) 
print(p)

Disjunct arrow heads

任何建议？

来源

2013-06-01 Etienne Low-Décarie

我认为这是一个监督;值得在github上发布功能请求 – baptiste

这里有一种方法：

require(ggplot2) 

df <- mtcars 

arrow_pos <- data.frame(y = 250) 

ggplot(df, aes(x=factor(cyl), y=mpg)) + 
    geom_bar(width = .4, stat="identity", fill="darkblue") + 
    geom_segment(data=arrow_pos, 
       aes(x=1.526, xend=1.01, y=y + 90.02, yend=y + 0.25), 
       arrow=arrow(length=unit(4.2, "mm")), lwd=2, 
       color="black") + 
    geom_segment(data=arrow_pos, 
       aes(x=1.525, xend=1.01, y=y + 90, yend=y + 0.25), 
       arrow=arrow(length=unit(4, "mm")), lwd=1, 
       color="gold2") + 
    annotate("text", x=2.39, y=360, 
      label='This arrow points to the highest MPG.') + 
    scale_y_continuous(limits = c(0,400)) + 
    xlab('CYL') + ylab('MPG')

输出：

来源

2017-09-17 05:23:48 www

@Etienne Low-Décarie - 嗨，你还在寻找这个问题的答案还是已经解决了？如果这回答你的问题，请选择它作为解决方案，以帮助社区知道它已经得到解决，并帮助他人更快地找到答案。谢谢。 – www

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