इस ggplot2 पहलू बग का क्या कारण बनता है?

Question

मैं सहकर्मियों को अपनी कुछ विशेषताओं को प्रदर्शित करने के लिए कुछ आर डेमो को एक साथ रखने पर काम कर रहा हूं। मैं विशेष रूप से उन्हें ggplot2 में रुचि लेना चाहता हूं और iris डेटासेट के साथ facet_grid का उपयोग करके फ़ेसटिंग का एक सरल उदाहरण डाल रहा था।

उन्हें विभिन्न मोड दिखाने के लिए मैं उन्हें दिखाना चाहता था कि .~Species, Species~. और Species~Species (एक खराब उदाहरण मैं स्वीकार करता हूं) का उपयोग करके उत्पादित किया जाएगा।

यह ggplot में कुछ अजीब व्यवहार को प्राप्त करने लगता है और मैं सोच रहा था कि ऐसा क्यों हो सकता है। मैं नीचे की साजिश को विकर्ण के साथ अंक रखने की अपेक्षा करता हूं जहां प्रत्येक अक्ष पर प्रजाति के नाम एक दूसरे से मेल खाते हैं। इसके बजाय एक्स-अक्ष पर setosa के तहत सब कुछ सूचीबद्ध है और फिर वाई-अक्ष में इसकी वास्तविक प्रजातियों के तहत।

मुझे एहसास है कि यह उदाहरण किसी यथार्थवादी उपयोग परिदृश्य में नहीं उभरता है, यह सिर्फ मुझे एक दिलचस्प क्विर्क के रूप में मारा। ggplot ऐसा क्यों व्यवहार करता है?

मैंने इसे mtcars डेटासेट के साथ भी आजमाया है और उसी प्रभाव को प्राप्त किया है।

library("ggplot2") 
data(iris) 
ggplot(iris, aes(Petal.Width, Petal.Length, colour=Species)) + 
    geom_point() + 
    theme_bw() + 
    facet_grid(Species~Species) 

Answer 1

क्योंकि आप ggplot2 के लिए किसी भी जानकारी, उदा का एक संयोजन मुद्रित करने के लिए की जरूरत नहीं है है कि Setosa और versicolor।

यहां इस कोड में, मैं @ सैम टिप्पणी का पुन: उपयोग करता हूं और मैं नई कॉलम प्रजातियों का नमूना (ऑर्डर बदलता हूं) जिसे हम बना रहे हैं। यह प्रजातियों के संयोजन बनाते हैं। पारिस्थितिक रूप से, यह शायद ऐसा करने के लिए भ्रामक है, जैसा कि मैंने किया था, लेकिन निश्चित रूप से, यह प्रजातियों को विभिन्न facet_grid के संयोजन में प्रिंट करता है।

library("ggplot2") 
data(iris) 
iris$Species1 <- sample(iris$Species) 
ggplot(iris, aes(Petal.Width, Petal.Length, colour=Species)) + 
    geom_point() + 
    theme_bw() + 
    facet_grid(Species~Species1) 

यह वही दिख सकता है। फिर, मैंने पहल ग्रिड में जोड़े को मुद्रित करने के लिए प्रजातियों के विभिन्न जोड़े बनाए।

यह अलग-अलग वर्षों

iris$Year <- rep(2010:2014,dim(iris)[2]) 
ggplot(iris, aes(Petal.Width, Petal.Length, colour=Species)) + 
    geom_point() + 
    theme_bw() + 
    facet_grid(Year~Species)