Tạo một đối tượng ggplotly có phụ đề

Question

Tôi đang vẽ một Scatterplot ggplot()như sau:

library(data.table)
library(plotly)
library(ggplot2)
library(lubridate)

dt.allData <- data.table(date = seq(as.Date('2020-01-01'), by = '1 day', length.out = 365),
                         DE = rnorm(365, 4, 1), Austria = rnorm(365, 10, 2), 
                         Czechia = rnorm(365, 1, 2), check.names = FALSE)

## Calculate Pearson correlation coefficient: ##
corrCoeff <- cor(dt.allData$Austria, dt.allData$DE,  method = "pearson", use = "complete.obs")
corrCoeff <- round(corrCoeff, digits = 2)

## Linear regression function extraction by creating linear model: ##
regLine <- lm(DE ~ Austria, data = dt.allData)

## Extract k and d values for the linear function f(x) = kx+d: ##
k <- round(regLine$coef[2], digits = 5) d <- round(regLine$coef[1], digits = 2)
linRegFunction <- paste0("y = ", d, " + (", k, ")x")

## PLOT: ##
p1 <- ggplot(data = dt.allData, aes(x = Austria, y = DE, 
                                    text = paste("Date: ", date, '\n',
                                                 "Austria: ", Austria, "MWh/h", '\n',
                                                 "DE: ", DE, "\u20ac/MWh"),
                                    group = 1)
      ) +
      geom_point(aes(color = ifelse(date >= now()-weeks(5), "#419F44", "#F07D00"))) +
      scale_color_manual(values = c("#F07D00", "#419F44")) +
      geom_smooth(method = "lm", se = FALSE, color = "#007d3c") +
      annotate("text", x = 10, y = 10,
               label = paste("\u03c1 =", corrCoeff, '\n',
                             linRegFunction), parse = TRUE) +
      theme_classic() +
      theme(legend.position = "none") +
      theme(panel.background = element_blank()) +
      xlab("Austria") +
      ylab("DE")+
      ggtitle("DE vs Austria") +
      theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5, face = "bold"))

# Correlation plot converting from ggplot to plotly: #
plot <- plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text")

đưa ra cốt truyện sau đây:

Tôi sử dụng annotate()để biểu diễn hệ số tương quan và hàm hồi quy. Tôi xác định tọa độ xvà ytọa độ theo cách thủ công để đầu ra văn bản được hiển thị ở giữa ở trên cùng. Vì tôi có một số bảng dữ liệu như vậy dt.allDatacó tỷ lệ trục khác nhau, tôi muốn xác định trong biểu đồ rằng văn bản phải luôn được hiển thị ở giữa ở trên cùng, tùy thuộc vào tỷ lệ trục mà không cần xác định xvà yđiều phối theo cách thủ công trước đó.

Answer 1

Tôi khuyên bạn nên sử dụng ggtitlevà hjust = 0.5:

Chỉnh sửa: sử dụng plotly::layoutvà một spanthẻ để tạo tiêu đề:

library(data.table)
library(ggplot2)
library(plotly)
library(lubridate)

dt.allData <- data.table(date = seq(as.Date('2020-01-01'), by = '1 day', length.out = 365),
                         DE = rnorm(365, 4, 1), Austria = rnorm(365, 10, 2), 
                         Czechia = rnorm(365, 1, 2), check.names = FALSE)

## Calculate Pearson correlation coefficient: ##
corrCoeff <- cor(dt.allData$Austria, dt.allData$DE,  method = "pearson", use = "complete.obs")
corrCoeff <- round(corrCoeff, digits = 2)

## Linear regression function extraction by creating linear model: ##
regLine <- lm(DE ~ Austria, data = dt.allData)

## Extract k and d values for the linear function f(x) = kx+d: ##
k <- round(regLine$coef[2], digits = 5) d <- round(regLine$coef[1], digits = 2)
linRegFunction <- paste0("y = ", d, " + (", k, ")x")

## PLOT: ##
p1 <- ggplot(data = dt.allData, aes(x = Austria, y = DE, 
                                    text = paste("Date: ", date, '\n',
                                                 "Austria: ", Austria, "MWh/h", '\n',
                                                 "DE: ", DE, "\u20ac/MWh"),
                                    group = 1)
) +
  geom_point(aes(color = ifelse(date >= now()-weeks(5), "#419F44", "#F07D00"))) +
  scale_color_manual(values = c("#F07D00", "#419F44")) +
  geom_smooth(method = "lm", formula = 'y ~ x', se = FALSE, color = "#007d3c") +
  # ggtitle(label = paste("My pretty useful title", '\n', "\u03c1 =", corrCoeff, '\n', linRegFunction)) +
  theme_classic() +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  theme(legend.position = "none") +
  theme(panel.background = element_blank()) +
  xlab("Austria") +
  ylab("DE")

# Correlation plot converting from ggplot to plotly: #
# using span tag (directly in control of font-size):
span_plot <- plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% layout(
    title = paste(
      '<b>My pretty useful title</b>',
      '<br><span style="font-size: 15px;">',
      '\u03c1 =<i>',
      corrCoeff,
      '</i><br>',
      linRegFunction,
      '</span>'
    ),
    margin = list(t = 100)
  )
span_plot

---

Chỉnh sửa: đã thêm supphương án thay thế theo câu trả lời này

# using sup tag:
sup_plot <- plotly::ggplotly(p1, tooltip = "text") %>% layout(
    title = paste(
      '<b>My pretty useful title</b>',
      '<br><sup>',
      "\u03c1 =<i>",
      corrCoeff,
      '</i><br>',
      linRegFunction,
      '</sup>'
    ),
    margin = list(t = 100)
  )
sup_plot

Answer 2

Trước tiên, tôi sẽ bắt đầu bằng cách xem liệu điều gì đó như thế này có thể giúp bạn:

annotate("text", 
         x = mean(dt.allData$Austria, na.rm = TRUE), y = max(dt.allData$DE, na.rm = TRUE),
         label = paste("\u03c1 =", 
                       corrCoeff, '\n',
                       linRegFunction), 
         parse = TRUE,
         hjust = .5)

và sau đó, trong trường hợp bạn muốn xem qua danh sách các x,ycặp, cuối cùng bạn sẽ muốn chuyển sang lập trình chức năng, nơi bạn đang chuyển xcác cột x1, x2, x3và ycột y1, y2, y3cho một maphàm, sau đó lấy ra thông tin có liên quan từ mỗi cặp và lập kế hoạch cho chúng.