![和facet]( "和facet")
本文介绍了合并geom_tile（）和facet_grid / facet_wrap并移除图块之间的空间（ggplot2）的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 我有一个带有x，y和z（ resp ）值的数据集，以及两个用于构建切面的列，以便创建瓦片图的网格。 dput（）的结果在帖子结尾。 library（ggplot2） 我的实际数据set在变量之间有六个独特的交互，但为了简单起见，我将它限制为四个。我可以创建每个独特组合的瓷砖情节，但不是整个集合。 dput（）的输出位于帖子的末尾。我认为这可能与 ggplot 需要共同的y轴比例有关，但这不是问题。 p< code> ; - p + facet_wrap（var2〜var1，scales =free，ncol = 2） 输出： p> 自己绘制，没有这样的空白： x1x2 < - data_sub [data_sub $ var1 ==x1& data_sub $ var2 ==x3，] ggplot（x1x2，aes（x = x，y = y））+ geom_tile（aes（fill = resp）） 我相信问题在于定义某种动态 height 和 width 美学在 geom_tile（）调用，但我不知道如何做到这一点。看来，一个瓦块图将使用像 diff（（unique（x））之类的东西来提出适当的高度，但我不知道该怎么做对于每个方面的级别 - 是在我的数据框中创建这样的列的唯一方法？ 数据： p> dput（data_sub）结构（list（x = c（-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333,0.333333333333333,1.166666666666667， 2.33333333333333,3，-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333,0.3333333333333333,1.166666666666667， 2.33333333333333，3，-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333,0.3333333333333333,1.166666666666667， 2.33333333333333,3，-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333，0.333333333333333，1，1.66666666666667， 2.33333333333333，3，-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333，0.333333333333333， 1，1.66666666666667， 2.33333333333333，3，-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333,0.3333333333333333,1.166666666666667， 2.33333333333333,3，-3，-2.33333333333333 ，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333,0.333333333333333,1,1.666666666666667， 2.33333333333333,3，-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333,0.3333333333333333,1 ，1.66666666666667， 2.33333333333333,3，-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333,0.3333333333333333,1.166666666666667， 2.333333333333333,3 -3，-2.33333333333333， -1.66666666666667， -1，-0.333333333333333,0.33333333333333,1,1.666666666666667， 2.33333333333333,3，-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333,0.3333333333333333,1， 1.66666666666667， 2.33333333333333，3，-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333，0.333333333333333，1，1.66666666666667， 2.33333333333333，3，-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333,0.3333333333333333,1.166666666666667， 2.33333333333333,3，-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333,0.33333333333333,1,1.666666666666667， 2.33333333333333,3，-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333,0.3333333333333333,1.166666666666667， 2.33333333333333 ，3，-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333，0.333333333333333，1，1.66666666666667， 2.33333333333333，3，-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， - 1，-0.333333333333333,0.333333333333333,1.166666666666667， 2.33333333333333,3，-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333,0.3333333333333333,1.166666666666667， 2.33333333333333， 3，-3，-2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333，0.333333333333333，1，1.66666666666667， 2.33333333333333，3，-3， - 2.33333333333333，-1.66666666666667， -1，-0.333333333333333，0.333333333333333，1，1.66666666666667， 2.33333333333333，3,0，0.111111111111111，0.222222222222222， 0.333333333333333，0.444444444444444，0.555555555555556，0.666666666666667， 0.777777777777778，0.888888888888889，1，0，0.111111111111111， 0.222222222222222，0.333333333333333，0.444444444444444，0.555555555555556， 0.666666666666667，0.777777777777778，0.888888888888889，1，0， 0.111111111111111，0.222222222222222，0.333333333333333，0.444444444444444， 0.555555555555556，0.666666666666667，0.777777777777778，0.888888888888889， 1,0，0.111111111111111，0.222222222222222，0.333333333333333， 0.444444444444444，0.555555555555556，0.666666666666667，0.777777777777778， 0.888888888888889，1，0，0.111111111111111，0.222222222222222 ， 0.333333333333333,0.4444444444444444,0.555555555555556,0.6666666666666667， 0.777777777777778,0.8888888888888889,1,0,0.1111 1111111111， 0.222222222222222，0.333333333333333，0.444444444444444，0.555555555555556， 0.666666666666667，0.777777777777778，0.888888888888889，1，0， 0.111111111111111，0.222222222222222，0.333333333333333，0.444444444444444， 0.555555555555556，0.666666666666667，0.777777777777778， 0.888888888888889， 1,0，0.111111111111111，0.222222222222222，0.333333333333333， 0.444444444444444，0.555555555555556，0.666666666666667，0.777777777777778， 0.888888888888889，1，0，0.111111111111111，0.222222222222222， 0.333333333333333，0.444444444444444， 0.555555555555556，0.666666666666667， 0.777777777777778，0.888888888888889，1，0，0.111111111111111， 0.222222222222222，0.333333333333333，0.444444444444444，0.555555555555556， 0.666666666666667，0.777777777777778，0.888888888888889，1，0， 0.111111111111111， 0.222222222222222,0.3333333333333333,0.4444444444444444， 0.555555555555556,0.6666666666666667,0.7777777777777778,0.88888 88888888889， 1,0，0.111111111111111，0.222222222222222，0.333333333333333， 0.444444444444444，0.555555555555556，0.666666666666667，0.777777777777778， 0.888888888888889，1，0，0.111111111111111，0.222222222222222， 0.333333333333333，0.444444444444444， 0.555555555555556，0.666666666666667， 0.777777777777778，0.888888888888889，1，0，0.111111111111111， 0.222222222222222，0.333333333333333，0.444444444444444，0.555555555555556， 0.666666666666667，0.777777777777778，0.888888888888889，1，0， 0.111111111111111， 0.222222222222222，0.333333333333333，0.444444444444444， 0.555555555555556，0.666666666666667，0.777777777777778，0.888888888888889， 1,0，0.111111111111111，0.222222222222222，0.333333333333333， 0.444444444444444，0.555555555555556，0.666666666666667，0.777777777777778， 0.888888888888889， 1,0.11111111111111,0.2222222222222222， 0.333333333333333,0.4444444444444444,0.555555555555556,0.6666666666666667， 0.777777777777778，0.888888888888889，1，0，0.111111111111111， 0.222222222222222，0.333333333333333，0.444444444444444，0.555555555555556， 0.666666666666667，0.777777777777778，0.888888888888889，1，0， 0.111111111111111，0.222222222222222，0.333333333333333， 0.444444444444444， 0.555555555555556，0.666666666666667，0.777777777777778，0.888888888888889， 1,0，0.111111111111111，0.222222222222222，0.333333333333333， 0.444444444444444，0.555555555555556，0.666666666666667，0.777777777777778， 0.888888888888889，1）中，y = c（5,5,5,5,5,5,5,5,5,6,66666666666667， 6.66666666666667,6.66666666666667,6.66666666666667,6.66666666666667， 6.66666666666667,6.66666666666667,6.66666666666667,6.66666666666667,6.66666666666667， b $ b 6.66666666666667,8.33333333333333,8.33333333333333,8.33333333333333， 8.33333333333333,8.33333333333333,8.33333333333333,8.33333333333333， 8.33333333333333,8.33333333333333,8.33333333333333,10,10， 10,10,10,10,10,10,10,11.6666666666667,11.6666666666667 11.6666666666667 11.6666666666667 11.6666666666667 11.6666666666667 11.6666666666667 11.6666666666667 11.6666666666667 11.6666666666667 13.3333333333333，13.3333333333333，13.3333333333333，13.3333333333333， 13.3333333333333，13.3333333333333，13.3333333333333，13.3333333333333， 13.3333333333333，13.3333333333333，15，15，15，15，15，15，15， 15， 15，15，16.6666666666667，16.6666666666667，16.6666666666667， 16.6666666666667，16.6666666666667，16.6666666666667，16.6666666666667， 16.6666666666667，16.6666666666667，16.6666666666667，18.3333333333333， 18.3333333333333，18.3333333333333，18.3333333333333，18.3333333333333， 18.3333333333333，18.3333333333333，18.3333333333333，18.3333333333333， 18.3333333333333，20,20，20,20，20,20，20,20，20，20，0， 0，0，0，0，0， 0，0，0，0.777777777777778，0.777777777777778， 0.777777777777778 ，0.777777777777778，0.777777777777778，0.777777777777778， 0.777777777777778，0.777777777777778，0.777777777777778，0.777777777777778， 1.55555555555556，1.55555555555556，1.55555555555556，1.55555555555556， 1.55555555555556，1.55555555555556，1.55555555555556，1.55555555555556， 1.55555555555556，1.55555555555556 ，2.33333333333333，2.33333333333333， 2.33333333333333，2.33333333333333，2.33333333333333，2.33333333333333， 2.33333333333333，2.33333333333333，2.33333333333333，2.33333333333333， 3.11111111111111，3.11111111111111，3.11111111111111，3.11111111111111， 3.11111111111111，3.11111111111111，3.11111111111111 ，3.11111111111111， 3.11111111111111，3.11111111111111，3.88888888888889，3.88888888888889， 3.88888888888889，3.88888888888889，3.88888888888889，3.88888888888889， 3.88888888888889，3.88888888888889，3.88888888888889，3.88888888888889， 4.66666666666667，4.66666666666667，4.66666666666667，4.66666666666667 ， 4.66666666666667，4.66666666666667，4.66666666666667，4.66666666666667， 4.66666666666667，4.66666666666667，5.44444444444444，5.44444444444444， 5.44444444444444，5.44444444444444，5.44444444444444，5.44444444444444， 5.44444444444444，5.44444444444444，5.44444444444444，5.44444444444444， 6.22222222222222，6.22222222222222，6.22222222222222，6.22222222222222， 6.22222222222222，6.22222222222222，6.22222222222222，6.22222222222222， 6.22222222222222，6.22222222222222，7,7，7,7，7,7，7,7，7， 7分配，5,5，5,5，5,5，5,5，5,5，6.66666666666667，6.66666666666667， 6.66666666666667，6.66666666666667，6.66666666666667，6.66666666666667， 6.66666666666667，6.66666666666667，6.66666666666667， 6.66666666666667， 8.33333333333333,8.33333333333333,8.33333333333333,8.33333333333333， 8.33333333333333,8.33333333333333,8.33333333333333,8.33333333333333， 8.33333333333333,8.33333333333333,10,10,10,10,10,10,10， 1 0，10，10，11.6666666666667，11.6666666666667，11.6666666666667， 11.6666666666667，11.6666666666667，11.6666666666667，11.6666666666667， 11.6666666666667，11.6666666666667，11.6666666666667，13.3333333333333， 13.3333333333333，13.3333333333333，13.3333333333333，13.3333333333333， 13.3333333333333，13.3333333333333，13.3333333333333，13.3333333333333， 13.3333333333333，15，15，15，15，15，15，15，15，15，15，16.6666666666667， 16.6666666666667，16.6666666666667，16.6666666666667，16.6666666666667， 16.6666666666667，16.6666666666667，16.6666666666667，16.6666666666667， 16.6666666666667，18.3333333333333，18.3333333333333，18.3333333333333， 18.3333333333333，18.3333333333333，18.3333333333333，18.3333333333333， 18.3333333333333，18.3333333333333，18.3333333333333，20，20， 20,20,20,20,20,20,20,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0 0.777777777777778,0.7777777777777778,0.7777777777777778， 0.777777777777778， 0.777 777777777778，0.777777777777778，0.777777777777778，0.777777777777778， 0.777777777777778，0.777777777777778，1.55555555555556，1.55555555555556， 1.55555555555556，1.55555555555556，1.55555555555556，1.55555555555556， 1.55555555555556，1.55555555555556，1.55555555555556，1.55555555555556， 2.33333333333333， 2.33333333333333，2.33333333333333，2.33333333333333， 2.33333333333333，2.33333333333333，2.33333333333333，2.33333333333333， 2.33333333333333，2.33333333333333，3.11111111111111，3.11111111111111， 3.11111111111111，3.11111111111111，3.11111111111111，3.11111111111111， 3.11111111111111，3.11111111111111， 3.11111111111111，3.11111111111111， 3.88888888888889，3.88888888888889，3.88888888888889，3.88888888888889， 3.88888888888889，3.88888888888889，3.88888888888889，3.88888888888889， 3.88888888888889，3.88888888888889，4.66666666666667，4.66666666666667， 4.66666666666667，4.66666666666667，4.66666666666667， 4.6666666 6666667， 4.66666666666667，4.66666666666667，4.66666666666667，4.66666666666667， 5.44444444444444，5.44444444444444，5.44444444444444，5.44444444444444， 5.44444444444444，5.44444444444444，5.44444444444444，5.44444444444444， 5.44444444444444，5.44444444444444，6.22222222222222，6.22222222222222， 6.22222222222222，6.22222222222222，6.22222222222222，6.22222222222222， 6.22222222222222，6.22222222222222，6.22222222222222，6.22222222222222， 7,7，7,7，7,7，7,7，7,7），VAR1 = c（x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1 x1，x1，x1，x1，b1，x1，x1，x1，x1 x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1 x1，x1，x1，b1，x1，x1，x1，x1，x1 x1，x1，x1，b1，x1，x1，x1，x1，x1 ，x1，x1，b1，x1，x1，x1，x1，x1，x1 x1，x1，x1，x1，x1 ，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1 x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1 ，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1 x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，，x1，x1，x1，x1，x1 x1x1x1x1x1x1x1x1x1x1x1 x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1 ，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1 x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1 x1x1x1x1x1x1x1x1x1x1x1 x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1，x1 x1x1x1x1x1x1x1x1x1x1x1 x1，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2 x2，x2，x2，x2，b2，x2，x2，x2，x2 x2，x2，x2， x2x2x2x2x2x2x2x2x2x2x2x2 x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2 x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，b2，x2 ，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，b2，x2， x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2 ，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，b2，x2， x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2 ，x2，x2，x2，x2，x2，x2，b2，x2，x2，x2 x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2 ，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2 x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2 ，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2 x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2 ，x2，x2，x2， x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2 ，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2，x2），var2 = c （x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3 x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，b3，x3 x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，b3，x3 x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3 ，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，b3，x3， x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3 ，x3，x3，x3，x3，x3，x3，b3，x3，x3 x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3 x3，x3，x3，x3，x3，b3，x3，x3，x3，x4 x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4 ，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4 x4，x4，x4，x4， x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4， x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4， ，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4， x4x4x4x4x4x4x4x4x4x4x4x4 x4x4x4x4x4x4x4x4x4x4x4 x4x4x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3 x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3 x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3 x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3 x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3 x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3 x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3，x3 ，x3，x3，x3，x3 x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3x3 x3，x3，x3，x3，x3，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x3， ，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4 x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4， x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4， ，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4，x4， x4x4x4x4x4x4x4x4x4x4x4x4 x4x4x4x4x4x4x4x4x4x4x4 x4x4x4x4x4x4x4x4x4x4x4x4 ，x4，x4，x4），resp = c（49.855790574209， 51.1750882867235,52.494385999238,53.8136837117525,55.132981424267， 56.4522791367815,57.771576849296,59.0908745618105,60.410172274325， 61.7294699868395 ，56.5060300788685,57.82532 7791383，59.1446255038975， 60.463923216412，61.7832209289265，63.102518641441，64.4218163539555， 65.74111406647，67.0604117789845，68.379709491499，63.1562695835279， 64.4755672960424，65.7948650085569，67.1141627210714，68.4334604335859， 69.7527581461004，71.0720558586149，72.3913535711294， 73.7106512836439， 75.0299489961584，69.8065090881873，71.1258068007018，72.4451045132163， 73.7644022257308，75.0836999382454，76.4029976507599，77.7222953632744， 79.0415930757889，80.3608907883034，81.6801885008178，76.4567485928468， 77.7760463053613，79.0953440178758，80.4146417303903，81.7339394429048， 83.0532371554193，84.3725348679338，85.6918325804483，87.0111302929628， 88.3304280054773，83.1069880975062，84.4262858100207，85.7455835225352， 87.0648812350497，88.3841789475642，89.7034766600787，91.0227743725932， 92.3420720851077，93.6613697976222，94.9806675101367，89.7572276021656， 91.0765253146801，92.3958230271947， 93.7151207397092，95.0344184522237， 96.3537161647382，97.6730138772527，98.9923115897672，100.311609302282， 101.630907014796，96.4074671068251，97.7267648193396，99.0460625318541， 100.365360244369，101.684657956883，103.003955669398，104.323253381912， 105.642551094427，106.961848806941，108.281146519456， 103.057706611485， 104.377004323999，105.696302036514，107.015599749028，108.334897461543， 109.654195174057，110.973492886572，112.292790599086，113.612088311601， 114.931386024115，109.707946116144，111.027243828658，112.346541541173， 113.665839253687，114.985136966202，116.304434678716，117.623732391231， 118.943030103745，120.26232781626，121.581625528774，44.8527240775983， 46.1720217901128，47.4913195026273，48.8106172151418，50.1299149276563， 51.4492126401708，52.7685103526853，54.0878080651998，55.4071057777143， 56.7264034902288，48.7344239681344，50.0537216806489，51.3730193931634， 52.6923171056779，54.01 16148181924，55.3309125307069，56.6502102432214， 57.9695079557359，59.2888056682504，60.6081033807649，52.6161238586705， 53.935421571185，55.2547192836995，56.574016996214，57.8933147087285， 59.212612421243，60.5319101337575，61.851207846272，63.1705055587865， 64.489803271301，56.4978237492065， 57.817121461721，59.1364191742355， 60.45571688675，61.7750145992646，63.094312311779，64.4136100242935， 65.732907736808，67.0522054493226，68.3715031618371，60.3795236397426， 61.6988213522571，63.0181190647716，64.3374167772861，65.6567144898006， 66.9760122023151，68.2953099148296，69.6146076273441， 70.9339053398586， 72.2532030523731，64.2612235302787，65.5805212427932，66.8998189553077， 68.2191166678222，69.5384143803367，70.8577120928512，72.1770098053657， 73.4963075178802，74.8156052303947，76.1349029429092，68.1429234208147， 69.4622211333293，70.7815188458437，72.1008165583582，73.4201142708727， 74.7394119833872，7 6.0587096959017，77.3780074084163，78.6973051209308， 80.0166028334453，72.0246233113508，73.3439210238653，74.6632187363798， 75.9825164488943，77.3018141614088，78.6211118739233，79.9404095864378， 81.2597072989523，82.5790050114668，83.8983027239813，75.9063232018869， 77.2256209144014，78.5449186269159， 79.8642163394304，81.1835140519449， 82.5028117644594，83.8221094769739，85.1414071894884，86.4607049020029， 87.7800026145174，79.7880230924229，81.1073208049374，82.4266185174519， 83.7459162299664，85.065213942481，86.3845116549954，87.7038093675099， 89.0231070800245，90.342404792539，91.6617025050535， 55.0389923581682， 55.076209045692，55.1878591082632，55.373942545882，55.6344593585483， 55.9694095462621，56.3787931090235，56.8626100468323，57.4208603596887， 58.0535440475926，61.6892318628276，61.7264485503514，61.8380986129227， 62.0241820505415，62.2846988632078，62.6196490509216，63.0290326136829， 63.512849 5514918，64.0710998643481，64.703783552252，68.3394713674871， 68.3766880550108，68.4883381175821，68.6744215552009，68.9349383678672， 69.269888555581，69.6792721183423，70.1630890561512，70.7213393690076， 71.3540230569114，74.9897108721465，75.0269275596703，75.1385776222415， 75.3246610598603， 75.5851778725266，75.9201280602404，76.3295116230018， 76.8133285608106，77.371578873667，78.0042625615709，81.639950376806， 81.6771670643297，81.788817126901，81.9749005645198，82.2354173771861， 82.5703675648999，82.9797511276612，83.4635680654701，84.0218183783264， 84.6545020662303，88.2901898814654， 88.3274065689891，88.4390566315604， 88.6251400691792，88.8856568818455，89.2206070695593，89.6299906323207， 90.1138075701295，90.6720578829859，91.3047415708897，94.9404293861248， 94.9776460736486，95.0892961362198，95.2753795738386，95.5358963865049， 95.8708465742187，96.2802301369801，96.7640470747889， 97.3222973876453， 97.9549810755492，101.590668890784，101.627885578308，101.739535640879， 101.925619078498，102.186135891164，102.521086078878，102.93046964164， 103.414286579448，103.972536892305，104.605220580209，108.240908395444， 108.278125082967，108.389775145539，108.575858583158，108.836375395824， 109.171325583538， 109.580709146299，110.064526084108，110.622776396964， 111.255460084868，114.891147900103，114.928364587627，115.040014650198， 115.226098087817，115.486614900483，115.821565088197，116.230948650958， 116.714765588767，117.273015901624，117.905699589528，50.0359258615575， 50.0731425490813，50.1847926116525， 50.3708760492713，50.6313928619376， 50.9663430496514，51.3757266124128，51.8595435502216，52.417793863078， 53.0504775509819，53.9176257520936，53.9548424396173，54.0664925021886， 54.2525759398074，54.5130927524737，54.8480429401875，55.2574265029488， 55.7412434407577，56.2994937536141，56.9321774415179， 57.799325642 6296， 57.8365423301534，57.9481923927247，58.1342758303435，58.3947926430098， 58.7297428307236，59.1391263934849，59.6229433312938，60.1811936441501， 60.813877332054，61.6810255331657，61.7182422206895，61.8298922832607， 62.0159757208795，62.2764925335458，62.6114427212596，63.020826284021， 63.5046432218298，64.0628935346862，64.6955772225901，65.5627254237018， 65.5999421112255，65.7115921737968，65.8976756114156，66.1581924240819， 66.4931426117957，66.9025261745571，67.3863431123659，67.9445934252223， 68.5772771131261，69.4444253142378，69.4816420017616，69.5932920643329， 69.7793755019516，70.039892314618，70.3748425023318，70.7842260650931， 71.268043002902，71.8262933157583，72.4589770036622，73.3261252047739， 73.3633418922977，73.4749919548689，73.6610753924877，73.921592205154， 74.2565423928679，74.6659259556292，75.149742893438，75.7079932062944， 76.3406768941983，77.20782509531，77.2450417828337，77.356 691845405， 77.5427752830238，77.8032920956901，78.1382422834039，78.5476258461653， 79.0314427839741，79.5896930968305，80.2223767847343，81.089524985846， 81.1267416733698，81.2383917359411，81.4244751735599，81.6849919862262， 82.01994217394，82.4293257367013，82.9131426745102，83.4713929873665， 84.1040766752704,84.9712248763821,85.0084415639059,85.1200916264771 85.3061750640959 85.5666918767622 85.9016420644761 86.3110256272374 86.7948425650462 87.3530928779026 87.9857765658065），.Names = c（x， y，var1，var2，resp），row.names = 101：500，class =data.frame） 解决方案我碰到两个问题：1）我的真实数据集生成通过 fit< - lm（x〜y），然后通过 expand.grid 创建一个新的输入数据集。 ，然后用 predict（fit，newdata）创建我的绘图数据。奇怪的是，如果我不围绕 x 和 y 点，我无法生成一个图（完整代码2）当绘制一个 geom_tile 图时，高度/宽度为瓷砖被设置为填充空间。在创建一组拼贴图时，似乎高度和宽度为 geom_tile（）默认为别的东西。我会说他们默认的最小范围，但没有剧情实际填满整个窗口的宽度或高度......所以不是这样。 这个例子的道歉以上不可重现。我没有想到 dput（）不会创建一个相同的数据集，而且粘贴输出比使用其他人运行所有代码要简单得多。 生成数据集的完整代码： x2 x3 set.seed（42） x1 x4 y dat< - data.frame（x1，x2，x3，x4，y） ＃变量名称的向量，用于简单的data.frame列，稍后命名 var_names< - c（x1，x2，x3，x4） ＃四个变量的可能组合 combis combis $ b＃使用`rep（min，max，length.out = （x 2 + 2）+ x 3 + x 4，数据=（m 2，n 2，...，n） dat） ＃显示变量时的范围值（x，y）= b（b，b），其中b是轴的数量，b是轴的数量。 x4 = c（0,7）） ＃值用于变量不在轴上的图形保持 sim_data sim_data sim_data [[i] ]< - expand.grid（seq（mins_maxs [1，combis [1，i]]， mins_maxs [2，combis [1，i]]，length.out = n）， seq （mins_maxs [1，combis [2，i]]， mins_maxs [2，combis [2，i]]，length.out = n），保持[combis [3，i]]， 持有[combis [4，i]]）}） ＃我们为数据集创建一个新的数据框，我们想为每个数据集绘制＃感兴趣的轮廓，我们想要前两列，因为第二个＃是o我们还将使用paste（）创建一个用于构建facetting的矢量（） plot_data< - list（） plot_data< - lapply（） 1：ncol（combis），函数（i）{ plot_data [[i]] plot_data [[i]] $ var1< ; - rep（var_names [combis [1，i]]， nrow（plot_data [[i]]）） plot_data [[i]] $ var2< - rep（var_names [combis [2 ， nrow（plot_data [[i]]）） return（plot_data [[i]]）}） ＃现在我们重命名the columns of plot_data plot_data <- lapply(1:length(plot_data), function(i) { names(plot_data[[i]]) <- c(\"x\", \"y \", \"var1\", \"var2\") return(plot_data[[i]]) } ) # similarly, we need to re-name the sim_data columns so we can rbind them # and predict new values using our fit lm sim_data <- lapply(1:length(sim_data), function(i) { names(sim_data[[i] ]) <- var_names[combis[, i]] return(sim_data[[i]]) } ) # collapse the separate lists into one data.frame plot_data <- do.call(rbind, plot_data) sim_data <- do.call(rbind, sim_data) # create a vector of predictions using sim_data plot_data$resp <- predict(fit, sim_data) At this point, if one attempts to plot using plot_data, we get this:library(ggplot2) p <- ggplot(plot_data, aes(x = x, y = y, z = resp)) p <- p + geom_tile(aes(fill = resp)) p <- p + facet_wrap(var2 ~ var1, scales = \"free\", ncol = 3) + theme_bw() If we round the data, we get something else:plot_data_round <- plot_data plot_data_round[, c(\"x\", \"y\")] <- round(plot_data_round[, c(\"x\", \"y\")], 5) # same plot call a s above p <- ggplot(plot_data_round, aes(x = x, y = y, z = resp)) p <- p + geom_tile(aes(fill = resp)) p <- p + facet_wrap(var2 ~ var1, scales = \"free\", ncol = 3) + theme_bw() If we take the un-rounded data and add vectors to store height and width, we’re back to a blank facetted plot like the un-rounded data alone.plot_data_hw <- plot_data hw <- ddply(plot_data, .(var1, var2), summarize, height = (max(y) - min(y))/n, width = (max(x) - min(x))/n) plot_data_hw <- merge(plot_data_hw, hw, by = c(\"var1\", \"var2\"), all.x = T) # verify using same plot call and plot_data_hw If we combine rounding and height and width values per facet interaction, we get the desired result (adding height/widt h arguments to geom_tile()):plot_data_hw_round <- merge(plot_data_round, hw, by = c(\"var1\", \"var2\"), all.x = T) p <- ggplot(plot_data_hw_round, aes(x = x, y = y, z = resp)) p <- p + geom_tile(aes(fill = resp, height = height, width = width)) p <- p + facet_wrap(var2 ~ var1, scales = \"free\", ncol = 3) + theme_bw() So, there it is. I’m going to file a bug report about the rounding issue, as that seems quite peculiar to me. Perhaps there’s still something going on other than that, but if it is a but due to floating point precision or whatnot, Hadley may still be interested. I have a data set with x, y, and z (resp) values along with two columns for facetting in order to create a grid of tile plots.The output of dput() is at the end of the post.library(ggplot2)My actual data set has six unique interactions between variables, however I've limited it to four for simplicity. I can create a tile plot with each unique combination, but not the whole set. The output of dput() is at the end of the post. I thought it might have to do with ggplot needing a common y axis scale, but that's not the issue.library(ggplot2)p <- ggplot(data_sub, aes(x = x, y = y)) + geom_tile(aes(fill = resp))p <- p + facet_wrap(var2 ~ var1, scales = "free", ncol = 2)The output:Plotted on their own, there is no such white space:x1x2 <- data_sub[data_sub$var1 == "x1" & data_sub$var2 == "x3", ]ggplot(x1x2, aes(x = x, y = y)) + geom_tile(aes(fill = resp))I believe the issue is defining some sort of dynamic height and width aesthetic in the geom_tile() call, but I'm not sure how to do this. It seems that a single tile plot will use something like diff((unique(x)) to come up with the appropriate height, but I'm not sure how to do that for each facet level -- is the only way to create such columns in my data frame?The data:dput(data_sub)structure(list(x = c(-3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, -3, -2.33333333333333, -1.66666666666667, -1, -0.333333333333333, 0.333333333333333, 1, 1.66666666666667, 2.33333333333333, 3, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1, 0, 0.111111111111111, 0.222222222222222, 0.333333333333333, 0.444444444444444, 0.555555555555556, 0.666666666666667, 0.777777777777778, 0.888888888888889, 1), y = c(5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 5, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 6.66666666666667, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 8.33333333333333, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 10, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 11.6666666666667, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 13.3333333333333, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 16.6666666666667, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 18.3333333333333, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 20, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 0.777777777777778, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 1.55555555555556, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 2.33333333333333, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.11111111111111, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 3.88888888888889, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 4.66666666666667, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 5.44444444444444, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 6.22222222222222, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7, 7), var1 = c("x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x1", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2", "x2"), var2 = c("x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x3", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4", "x4"), resp = c(49.855790574209, 51.1750882867235, 52.494385999238, 53.8136837117525, 55.132981424267, 56.4522791367815, 57.771576849296, 59.0908745618105, 60.410172274325, 61.7294699868395, 56.5060300788685, 57.825327791383, 59.1446255038975, 60.463923216412, 61.7832209289265, 63.102518641441, 64.4218163539555, 65.74111406647, 67.0604117789845, 68.379709491499, 63.1562695835279, 64.4755672960424, 65.7948650085569, 67.1141627210714, 68.4334604335859, 69.7527581461004, 71.0720558586149, 72.3913535711294, 73.7106512836439, 75.0299489961584, 69.8065090881873, 71.1258068007018, 72.4451045132163, 73.7644022257308, 75.0836999382454, 76.4029976507599, 77.7222953632744, 79.0415930757889, 80.3608907883034, 81.6801885008178, 76.4567485928468, 77.7760463053613, 79.0953440178758, 80.4146417303903, 81.7339394429048, 83.0532371554193, 84.3725348679338, 85.6918325804483, 87.0111302929628, 88.3304280054773, 83.1069880975062, 84.4262858100207, 85.7455835225352, 87.0648812350497, 88.3841789475642, 89.7034766600787, 91.0227743725932, 92.3420720851077, 93.6613697976222, 94.9806675101367, 89.7572276021656, 91.0765253146801, 92.3958230271947, 93.7151207397092, 95.0344184522237, 96.3537161647382, 97.6730138772527, 98.9923115897672, 100.311609302282, 101.630907014796, 96.4074671068251, 97.7267648193396, 99.0460625318541, 100.365360244369, 101.684657956883, 103.003955669398, 104.323253381912, 105.642551094427, 106.961848806941, 108.281146519456, 103.057706611485, 104.377004323999, 105.696302036514, 107.015599749028, 108.334897461543, 109.654195174057, 110.973492886572, 112.292790599086, 113.612088311601, 114.931386024115, 109.707946116144, 111.027243828658, 112.346541541173, 113.665839253687, 114.985136966202, 116.304434678716, 117.623732391231, 118.943030103745, 120.26232781626, 121.581625528774, 44.8527240775983, 46.1720217901128, 47.4913195026273, 48.8106172151418, 50.1299149276563, 51.4492126401708, 52.7685103526853, 54.0878080651998, 55.4071057777143, 56.7264034902288, 48.7344239681344, 50.0537216806489, 51.3730193931634, 52.6923171056779, 54.0116148181924, 55.3309125307069, 56.6502102432214, 57.9695079557359, 59.2888056682504, 60.6081033807649, 52.6161238586705, 53.935421571185, 55.2547192836995, 56.574016996214, 57.8933147087285, 59.212612421243, 60.5319101337575, 61.851207846272, 63.1705055587865, 64.489803271301, 56.4978237492065, 57.817121461721, 59.1364191742355, 60.45571688675, 61.7750145992646, 63.094312311779, 64.4136100242935, 65.732907736808, 67.0522054493226, 68.3715031618371, 60.3795236397426, 61.6988213522571, 63.0181190647716, 64.3374167772861, 65.6567144898006, 66.9760122023151, 68.2953099148296, 69.6146076273441, 70.9339053398586, 72.2532030523731, 64.2612235302787, 65.5805212427932, 66.8998189553077, 68.2191166678222, 69.5384143803367, 70.8577120928512, 72.1770098053657, 73.4963075178802, 74.8156052303947, 76.1349029429092, 68.1429234208147, 69.4622211333293, 70.7815188458437, 72.1008165583582, 73.4201142708727, 74.7394119833872, 76.0587096959017, 77.3780074084163, 78.6973051209308, 80.0166028334453, 72.0246233113508, 73.3439210238653, 74.6632187363798, 75.9825164488943, 77.3018141614088, 78.6211118739233, 79.9404095864378, 81.2597072989523, 82.5790050114668, 83.8983027239813, 75.9063232018869, 77.2256209144014, 78.5449186269159, 79.8642163394304, 81.1835140519449, 82.5028117644594, 83.8221094769739, 85.1414071894884, 86.4607049020029, 87.7800026145174, 79.7880230924229, 81.1073208049374, 82.4266185174519, 83.7459162299664, 85.065213942481, 86.3845116549954, 87.7038093675099, 89.0231070800245, 90.342404792539, 91.6617025050535, 55.0389923581682, 55.076209045692, 55.1878591082632, 55.373942545882, 55.6344593585483, 55.9694095462621, 56.3787931090235, 56.8626100468323, 57.4208603596887, 58.0535440475926, 61.6892318628276, 61.7264485503514, 61.8380986129227, 62.0241820505415, 62.2846988632078, 62.6196490509216, 63.0290326136829, 63.5128495514918, 64.0710998643481, 64.703783552252, 68.3394713674871, 68.3766880550108, 68.4883381175821, 68.6744215552009, 68.9349383678672, 69.269888555581, 69.6792721183423, 70.1630890561512, 70.7213393690076, 71.3540230569114, 74.9897108721465, 75.0269275596703, 75.1385776222415, 75.3246610598603, 75.5851778725266, 75.9201280602404, 76.3295116230018, 76.8133285608106, 77.371578873667, 78.0042625615709, 81.639950376806, 81.6771670643297, 81.788817126901, 81.9749005645198, 82.2354173771861, 82.5703675648999, 82.9797511276612, 83.4635680654701, 84.0218183783264, 84.6545020662303, 88.2901898814654, 88.3274065689891, 88.4390566315604, 88.6251400691792, 88.8856568818455, 89.2206070695593, 89.6299906323207, 90.1138075701295, 90.6720578829859, 91.3047415708897, 94.9404293861248, 94.9776460736486, 95.0892961362198, 95.2753795738386, 95.5358963865049, 95.8708465742187, 96.2802301369801, 96.7640470747889, 97.3222973876453, 97.9549810755492, 101.590668890784, 101.627885578308, 101.739535640879, 101.925619078498, 102.186135891164, 102.521086078878, 102.93046964164, 103.414286579448, 103.972536892305, 104.605220580209, 108.240908395444, 108.278125082967, 108.389775145539, 108.575858583158, 108.836375395824, 109.171325583538, 109.580709146299, 110.064526084108, 110.622776396964, 111.255460084868, 114.891147900103, 114.928364587627, 115.040014650198, 115.226098087817, 115.486614900483, 115.821565088197, 116.230948650958, 116.714765588767, 117.273015901624, 117.905699589528, 50.0359258615575, 50.0731425490813, 50.1847926116525, 50.3708760492713, 50.6313928619376, 50.9663430496514, 51.3757266124128, 51.8595435502216, 52.417793863078, 53.0504775509819, 53.9176257520936, 53.9548424396173, 54.0664925021886, 54.2525759398074, 54.5130927524737, 54.8480429401875, 55.2574265029488, 55.7412434407577, 56.2994937536141, 56.9321774415179, 57.7993256426296, 57.8365423301534, 57.9481923927247, 58.1342758303435, 58.3947926430098, 58.7297428307236, 59.1391263934849, 59.6229433312938, 60.1811936441501, 60.813877332054, 61.6810255331657, 61.7182422206895, 61.8298922832607, 62.0159757208795, 62.2764925335458, 62.6114427212596, 63.020826284021, 63.5046432218298, 64.0628935346862, 64.6955772225901, 65.5627254237018, 65.5999421112255, 65.7115921737968, 65.8976756114156, 66.1581924240819, 66.4931426117957, 66.9025261745571, 67.3863431123659, 67.9445934252223, 68.5772771131261, 69.4444253142378, 69.4816420017616, 69.5932920643329, 69.7793755019516, 70.039892314618, 70.3748425023318, 70.7842260650931, 71.268043002902, 71.8262933157583, 72.4589770036622, 73.3261252047739, 73.3633418922977, 73.4749919548689, 73.6610753924877, 73.921592205154, 74.2565423928679, 74.6659259556292, 75.149742893438, 75.7079932062944, 76.3406768941983, 77.20782509531, 77.2450417828337, 77.356691845405, 77.5427752830238, 77.8032920956901, 78.1382422834039, 78.5476258461653, 79.0314427839741, 79.5896930968305, 80.2223767847343, 81.089524985846, 81.1267416733698, 81.2383917359411, 81.4244751735599, 81.6849919862262, 82.01994217394, 82.4293257367013, 82.9131426745102, 83.4713929873665, 84.1040766752704, 84.9712248763821, 85.0084415639059, 85.1200916264771, 85.3061750640959, 85.5666918767622, 85.9016420644761, 86.3110256272374, 86.7948425650462, 87.3530928779026, 87.9857765658065)), .Names = c("x", "y", "var1", "var2", "resp"), row.names = 101:500, class = "data.frame") 解决方案 I ran into two issues:1) My true data set is generated via fit <- lm(x ~ y), followed by creating a new input data set via expand.grid, and then creating my plot data with predict(fit, newdata). Oddly, if I don't round the x and y points, I can't generate a plot (full code for creating my plot data is below).2) When plotting one geom_tile plot, the height/width of the tiles are set to fill the space. When creating a facetted set of tile plots, it seems that the height and width arguments for geom_tile() default to something else. I'd say they default to the smallest range, but no plot actually fills the full facet window width or height... so it's not that.Apologies for the example above not being reproducible. I didn't expect that dput() wouldn't create an identical data set and it was much simpler to just paste the output of that than have someone run all the code below.Full code for generating the data set:set.seed(42)x1 <- rnorm(20)x2 <- runif(20)x3 <- rpois(20,10)x4 <- rexp(20)y <- 10 + 2*x1 + 3*x2^2 + 4*x3 +5*x4 + rnorm(20, sd=0.1)dat <- data.frame(x1, x2, x3, x4, y)# vector of variable names for easy data.frame column naming latervar_names <- c("x1", "x2", "x3", "x4")# possible combinations of four variablescombis <- combn(1:4, 2)combis <- rbind(combis, combis[, 6:1])# steps to generate for the contour using `rep(min, max, length.out = n)`n <- 100#fit the modelfit <- lm(y~x1+I(x2^2)+x3+x4, data=dat)# range values for when variable is featured on an axismins_maxs <- data.frame(x1 = c(-3, 3), x2 = c(0, 1), x3 = c(5, 20), x4 = c(0, 7))# values to hold for plots in which variables are not on an axisholds <- c(0, 0.5, 10, 5)sim_data <- list()sim_data <- lapply(seq_len(ncol(combis)), function (i) { sim_data[[i]] <- expand.grid(seq(mins_maxs[1, combis[1, i]], mins_maxs[2, combis[1, i]], length.out = n), seq(mins_maxs[1, combis[2, i]], mins_maxs[2, combis[2, i]], length.out = n), holds[combis[3, i]], holds[combis[4, i]])} )# we create a new data frame for the data set we want to plot# for each contour of interest, we want the first two columns, as the second two# were only created for the sake of feeding into our fit lm # we'll also create a vector for facetting using paste()plot_data <- list()plot_data <- lapply(1:ncol(combis), function(i) { plot_data[[i]] <- sim_data[[i]][, 1:2] plot_data[[i]]$var1 <- rep(var_names[combis[1, i]], nrow(plot_data[[i]])) plot_data[[i]]$var2 <- rep(var_names[combis[2, i]], nrow(plot_data[[i]])) return(plot_data[[i]])} )# now we rename the columns of plot_dataplot_data <- lapply(1:length(plot_data), function(i) { names(plot_data[[i]]) <- c("x", "y", "var1", "var2") return(plot_data[[i]])} )# similarly, we need to re-name the sim_data columns so we can rbind them# and predict new values using our fit lmsim_data <- lapply(1:length(sim_data), function(i) { names(sim_data[[i]]) <- var_names[combis[, i]] return(sim_data[[i]])} )# collapse the separate lists into one data.frameplot_data <- do.call(rbind, plot_data)sim_data <- do.call(rbind, sim_data)# create a vector of predictions using sim_dataplot_data$resp <- predict(fit, sim_data)At this point, if one attempts to plot using plot_data, we get this:library(ggplot2)p <- ggplot(plot_data, aes(x = x, y = y, z = resp))p <- p + geom_tile(aes(fill = resp))p <- p + facet_wrap(var2 ~ var1, scales = "free", ncol = 3) + theme_bw()If we round the data, we get something else:plot_data_round <- plot_dataplot_data_round[, c("x", "y")] <- round(plot_data_round[, c("x", "y")], 5)# same plot call as abovep <- ggplot(plot_data_round, aes(x = x, y = y, z = resp))p <- p + geom_tile(aes(fill = resp))p <- p + facet_wrap(var2 ~ var1, scales = "free", ncol = 3) + theme_bw()If we take the un-rounded data and add vectors to store height and width, we're back to a blank facetted plot like the un-rounded data alone.plot_data_hw <- plot_datahw <- ddply(plot_data, .(var1, var2), summarize, height = (max(y) - min(y))/n, width = (max(x) - min(x))/n)plot_data_hw <- merge(plot_data_hw, hw, by = c("var1", "var2"), all.x = T)# verify using same plot call and plot_data_hwIf we combine rounding and height and width values per facet interaction, we get the desired result (adding height/width arguments to geom_tile()):plot_data_hw_round <- merge(plot_data_round, hw, by = c("var1", "var2"), all.x = T)p <- ggplot(plot_data_hw_round, aes(x = x, y = y, z = resp))p <- p + geom_tile(aes(fill = resp, height = height, width = width))p <- p + facet_wrap(var2 ~ var1, scales = "free", ncol = 3) + theme_bw()So, there it is. I'm going to file a bug report about the rounding issue, as that seems quite peculiar to me. Perhaps there's still something going on other than that, but if it is a but due to floating point precision or whatnot, Hadley may still be interested. 这篇关于合并geom_tile（）和facet_grid / facet_wrap并移除图块之间的空间（ggplot2）的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！ 09-25 15:02