Faire de la frontière sur une barre plus sombre que les autres

J'ai créé un graphique à barres dans ggplot2 où 3 barres représentent la probabilité de 1 sur 3 choix.

Je veux ajouter un gras bordure autour de la barre qui indique la bonne réponse.

Je n'ai pas trouvé le moyen de le faire. Je peux changer la couleur de TOUS les bars, mais pas seulement.

L'image ci-jointe montre la grille de graphiques que j'ai généré. Dans le leftCust colonne je veux tous les bars à 'gauche' ci-dessous pour avoir un gras frontière.

Dans le rightCust colonne je veux ajouter le gras de la frontière à tous les bars à droite, au-dessous d'eux.

Et enfin dans la SIMCust colonne je veux toutes les barres avec SIM ci-dessous pour avoir un gras frontière.

Il s'agit essentiellement de mettre en évidence la bonne réponse et de le rendre plus facile d'expliquer ce que les graphiques sont visibles.

Faire de la frontière sur une barre plus sombre que les autres

CODE:

    dataRarrangeExpD <- read.csv("EXP2D.csv", header =TRUE);
library(ggplot2)
library("matrixStats")
library("lattice")
library("gdata")
library(plyr)
library(doBy)
library(Epi)
library(reshape2)
library(graphics)
#Create DataFrame with only Left-to-Right Visual Presentation
DataRearrangeD <- dataRarrangeExpD[, c("correct","Circle1", "Beep1","correct_response", "response", "subject_nr")]
#data_exp1$target_coh > 0
# Add new columns to hold choices made
DataRearrangeD[c("RightChoice", "LeftChoice", "SimChoice")] <- 0
DataRearrangeD$RightChoice <- ifelse(DataRearrangeD$response == "l", 1, 0)
DataRearrangeD$LeftChoice <- ifelse(DataRearrangeD$response == "a", 1, 0)
DataRearrangeD$SimChoice <- ifelse(DataRearrangeD$response == "space", 1, 0)
Exp2D.data = DataRearrangeD
# Construct data frames of report probability
SIM.vis.aud.df = aggregate(SimChoice ~ Circle1 + Beep1 + subject_nr, data = Exp2D.data, mean)
RightFirst.vis.aud.df = aggregate(RightChoice ~ Circle1 + Beep1 + subject_nr, data = Exp2D.data, mean)
LeftFirst.vis.aud.df = aggregate(LeftChoice ~ Circle1 + Beep1 + subject_nr, data = Exp2D.data, mean)
# combine data frames
mean.vis.aud.df = data.frame(SIM.vis.aud.df, RightFirst.vis.aud.df$RightChoice, LeftFirst.vis.aud.df$LeftChoice)
colnames(mean.vis.aud.df)[5:5] = c("Right")
colnames(mean.vis.aud.df)[6:6] = c("Left")
colnames(mean.vis.aud.df)[4:4] = c("SIM")
colnames(mean.vis.aud.df)[1:2] = c("Visual", "Audio")
# using reshape 2, we change the data frame to long format## measure.var column 3 up to column 5 i.e. 3,4,5
mean.vis.aud.long = melt(mean.vis.aud.df, measure.vars = 4:6, variable.name = "Report", value.name = "Prob")
# re-order levels of Report for presentation purposes
mean.vis.aud.long$Report = Relevel(mean.vis.aud.long$Report, ref = c("Left", "SIM", "Right"))
mean.vis.aud.long$Visual = Relevel(mean.vis.aud.long$Visual, ref = c("LeftCust","SIMCust","RightCust"))
#write.table(mean.vis.aud.long, "C:/Documents and Settings/psundere/My Documents/Analysis/Exp2_Pilot/reshape.txt",row.names=F) 
##############################################################################################
##############################################################################################
# Calculate SD, SE Means etc.
##############################################################################################
##############################################################################################
CalSD <- mean.vis.aud.long[, c("Prob", "Report", "Visual", "Audio", "subject_nr")]
# Get the average effect size by Prob
CalSD.means <- aggregate(CalSD[c("Prob")], 
by = CalSD[c("subject_nr", "Report", "Visual", "Audio")], FUN=mean)
#"correct","Circle1", "Beep1","correct_response", "response", "subject_nr"
# multiply by 100
CalSD.means$Prob <- CalSD.means$Prob*100
# Get the sample (n-1) standard deviation for "Probability"
CalSD.sd <- aggregate(CalSD.means["Prob"],
by = CalSD.means[c("Report","Visual", "Audio")], FUN=sd)
# Calculate SE --> SD /sqrt(N)
CalSD.se <- CalSD.sd$Prob / sqrt(25)
SE <- CalSD.se
# Confidence Interval @ 95% --> Standard Error * qt(0.975, N-1) SEE help(qt)
#.975 instead of .95 becasuse the 5% is 2.5% either side of the distribution
ci <- SE*qt(0.975,24)
##############################################################################################
##############################################################################################
###################################################
# Bar Graph
#mean.vis.aud.long$Audio <- factor (mean.vis.aud.long$Audio, levels = c("left", "2centre","NoBeep", "single","right"))
AggBar <- aggregate(mean.vis.aud.long$Prob*100,
by=list(mean.vis.aud.long$Report,mean.vis.aud.long$Visual, mean.vis.aud.long$Audio),FUN="mean")
#Change column names
colnames(AggBar) <- c("Report", "Visual", "Audio","Prob")
# Change the order of presentation
#CondPerRow$AuditoryCondition <- factor (CondPerRow$AuditoryCondition, levels = c("NoBeep", "left", "right"))
prob.bar = ggplot(AggBar, aes(x = Report, y = Prob, fill = Report)) + theme_bw() + facet_grid(Audio~Visual)
prob.bar + geom_bar(position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black") + theme(legend.position = "none") + labs(x="Report", y="Probability of Report") + scale_fill_grey() +
labs(title = expression("Visual Condition")) +
theme(plot.title = element_text(size = rel(1)))+
geom_errorbar(aes(ymin=Prob-ci, ymax=Prob+ci),
width=.2, # Width of the error bars
position=position_dodge(.9))+
theme(plot.title = element_text(size = rel(1.5)))+
scale_y_continuous(limits = c(0, 100), breaks = (seq(0,100,by = 10)))

C'est ce que AggBar ressemble après la manipulation juste avant de générer le graphe:

        Report  Visual  Audio   Prob
1   Left    LeftCust    2centre 81.84
2   SIM LeftCust    2centre 13.52
3   Right   LeftCust    2centre 4.64
4   Left    SIMCust 2centre 17.36
5   SIM SIMCust 2centre 69.76
6   Right   SIMCust 2centre 12.88
7   Left    RightCust   2centre 8.88
8   SIM RightCust   2centre 13.12
9   Right   RightCust   2centre 78.00
10  Left    LeftCust    left    94.48
11  SIM LeftCust    left    2.16
12  Right   LeftCust    left    3.36
13  Left    SIMCust left    65.20
14  SIM SIMCust left    21.76
15  Right   SIMCust left    13.04
16  Left    RightCust   left    31.12
17  SIM RightCust   left    4.40
18  Right   RightCust   left    64.48
19  Left    LeftCust    NoBeep  66.00
20  SIM LeftCust    NoBeep  26.08
21  Right   LeftCust    NoBeep  7.92
22  Left    SIMCust NoBeep  10.96
23  SIM SIMCust NoBeep  78.88
24  Right   SIMCust NoBeep  10.16
25  Left    RightCust   NoBeep  8.48
26  SIM RightCust   NoBeep  26.24
27  Right   RightCust   NoBeep  65.28
28  Left    LeftCust    right   62.32
29  SIM LeftCust    right   6.08
30  Right   LeftCust    right   31.60
31  Left    SIMCust right   17.76
32  SIM SIMCust right   22.16
33  Right   SIMCust right   60.08
34  Left    RightCust   right   5.76
35  SIM RightCust   right   3.60
36  Right   RightCust   right   90.64
37  Left    LeftCust    single  49.92
38  SIM LeftCust    single  47.84
39  Right   LeftCust    single  2.24
40  Left    SIMCust single  6.56
41  SIM SIMCust single  87.52
42  Right   SIMCust single  5.92
43  Left    RightCust   single  3.20
44  SIM RightCust   single  52.40
45  Right   RightCust   single  44.40

.
.
.

XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

En utilisant le code mis en avant par Troy ci-dessous j'ai mis un peu de torsion sur elle et est venu avec une petite solution à l'absence de motifs, en ggplot2 pour les graphiques à barres.

Voici le code que j'ai utilisé pour ajouter des lignes verticales à barres pour réaliser un modèle de base pour la réponse correcte des bars. Je suis sûr que vous intelligent folk il peut s'adapter pour vos propres besoins à l'égard de la texture/motifs quoique de base:

######### ADD THIS LINE TO CREATE THE HIGHLIGHT SUBSET
HighlightDataCust <-AggBar[AggBar$Report==gsub("Cust", "", AggBar$Visual),]
#####################################################
prob.bar = ggplot(AggBar, aes(x = Report, y = Prob, fill = Report)) + theme_bw() + facet_grid(Audio~Visual)
prob.bar + geom_bar(position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black") + theme(legend.position = "none") + labs(x="Response", y="Probability of Report") + scale_fill_grey() +
######### ADD THIS LINE TO CREATE THE HIGHLIGHT SUBSET
geom_bar(data=HighlightDataCust, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=2)+
geom_bar(data=HighlightDataCust, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=0.5, width=0.85)+
geom_bar(data=HighlightDataCust, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=0.5, width=0.65)+
geom_bar(data=HighlightDataCust, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=0.5, width=0.45)+
geom_bar(data=HighlightDataCust, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=0.5, width=0.25)+
geom_bar(data=HighlightDataCust, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", width=0.0) +
######################################################
labs(title = expression("Visual Condition")) +
theme(text=element_text(size=18))+
theme(axis.title.x=element_text(size=18))+
theme(axis.title.y=element_text(size=18))+
theme(axis.text.x=element_text(size=12))+
geom_errorbar(aes(ymin=Prob-ci, ymax=Prob+ci),
width=.2, # Width of the error bars
position=position_dodge(.9))+
theme(plot.title = element_text(size = 18))+
scale_y_continuous(limits = c(0, 100), breaks = (seq(0,100,by = 10)))

C'est la sortie. Clairement les lignes peut être faite de n'importe quelle couleur que vous souhaitez et un mélange de couleurs. Juste assurez-vous que vous commencez avec la plus grande largeur et de et de travailler vers 0.0 manière que les couches ne pas trop écrire. J'espère que quelqu'un trouve cela utile. (Il devrait également être possible de créer des lignes horizontales à l'intérieur des bars si l'on devait créer plusieurs couches différentes de l'axe des y hauteurs c'est à dire le haut de chacune des différentes hauteur de la barre apparaît comme une ligne horizontale. Ne l'ai pas testé moi-même mais il peut être intéressant de regarder dans pour ceux qui exigent plus qu'un modèle de barre. En combinant les deux dans un bar devrait entraîner un motif de maille et n'oubliez pas que les différentes couleurs peuvent aussi être utilisés. En bref, je pense que cette approche est un bon correctif pour le manque de modèle dans ggplot2.)

J'ai créé un exemple de 3 genres de modèle que j'ai mentionné ici: Comment faire pour ajouter de la texture aux couleurs de remplissage dans ggplot2?

Faire de la frontière sur une barre plus sombre que les autres

  • Vous pouvez re-but de la couleur? Il ne ressemble pas à de l'échelle de gris de la couleur sur les barreaux est de l'ajout de toute information. Peut-être que vous pouvez l'utiliser pour au lieu de montrer la bonne réponse. Aussi, le code pourrait être sympa.
  • Malheureusement, j'ai besoin de coller avec les barres de couleur grise. La couleur aurait été une belle solution simple. Des acclamations.
InformationsquelleAutor Docconcoct | 2013-12-02