绘制项目图（基于难度）答案

【问题标题】：plot an item map (based on difficulties)绘制项目图（基于难度）
【发布时间】：2012-04-02 05:25:35
【问题描述】：

我有一个与问卷中的项目相对应的项目难度数据集，如下所示：

##         item  difficulty
## 1  ITEM_01_A  2.31179818
## 2  ITEM_02_B  1.95215238
## 3  ITEM_03_C  1.93479536
## 4  ITEM_04_D  1.62610855
## 5  ITEM_05_E  1.62188759
## 6  ITEM_06_F  1.45137544
## 7  ITEM_07_G  0.94255210
## 8  ITEM_08_H  0.89941812
## 9  ITEM_09_I  0.72752197
## 10 ITEM_10_J  0.61792597
## 11 ITEM_11_K  0.61288399
## 12 ITEM_12_L  0.39947791
## 13 ITEM_13_M  0.32209970
## 14 ITEM_14_N  0.31707701
## 15 ITEM_15_O  0.20902108
## 16 ITEM_16_P  0.19923607
## 17 ITEM_17_Q  0.06023317
## 18 ITEM_18_R -0.31155481
## 19 ITEM_19_S -0.67777282
## 20 ITEM_20_T -1.15013758

我想为这些项目制作一个看起来与此相似（不完全）的项目图（我用文字创建了这个，但它缺乏真正的缩放，因为我只是目睹了比例）。这不是一个真正的传统统计图表，所以我真的不知道如何处理这个问题。我不在乎这是在什么图形系统中完成的，但我更熟悉 ggplot2 和 base。

我将非常感谢一种绘制这种不寻常情节的方法。

这是数据集（我将其包括在内，因为我在上面的数据框中使用read.table 时遇到了困难）：

DF <- structure(list(item = c("ITEM_01_A", "ITEM_02_B", "ITEM_03_C", 
    "ITEM_04_D", "ITEM_05_E", "ITEM_06_F", "ITEM_07_G", "ITEM_08_H", 
    "ITEM_09_I", "ITEM_10_J", "ITEM_11_K", "ITEM_12_L", "ITEM_13_M", 
    "ITEM_14_N", "ITEM_15_O", "ITEM_16_P", "ITEM_17_Q", "ITEM_18_R", 
    "ITEM_19_S", "ITEM_20_T"), difficulty = c(2.31179818110545, 1.95215237740899, 
    1.93479536058926, 1.62610855327073, 1.62188759115818, 1.45137543733965, 
    0.942552101641177, 0.899418119889782, 0.7275219669431, 0.617925967008653, 
    0.612883990709181, 0.399477905189577, 0.322099696946661, 0.31707700560997, 
    0.209021078266059, 0.199236065264793, 0.0602331732900628, -0.311554806052955, 
    -0.677772822413495, -1.15013757942119)), .Names = c("item", "difficulty"
    ), row.names = c(NA, -20L), class = "data.frame")

提前谢谢你。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

这是一个简单的例子：

ggplot(DF, aes(x=1, y=difficulty, label = item)) + 
  geom_text(size = 3) + 
  scale_y_continuous(breaks = DF$difficulty, minor_breaks = NULL, labels = sprintf("%.02f", DF$difficulty)) +
  scale_x_continuous(breaks = NULL) +
  opts(panel.grid.major = theme_blank())

但有时两个项目太窄以至于重叠。你可以这样做：

m <- 0.1
nd <- diff(rev(DF$difficulty))
nd <- c(0, cumsum(ifelse(nd < m, m, nd)))
DF$nd <- rev(rev(DF$difficulty)[1] + nd)

ggplot(DF, aes(x=1, y=nd, label = item)) + 
  geom_text(size = 3) + 
  scale_y_continuous(breaks = DF$nd, labels = sprintf("%.02f", DF$difficulty), DF$difficulty, minor_breaks = NULL) +
  scale_x_continuous(breaks = NULL) +
  opts(panel.grid.major = theme_blank())

【讨论】：

您也可以使用+geom_line(arrow=arrow(ends='both') 来添加箭头（尽管您可能需要在geom_text 中添加hjust=0）。

【解决方案2】：

这是一个带有基本图形的解决方案。

# Compute the position of the labels to limit overlaps:
# move them as little as possible, but keep them 
# at least .1 units apart.
library(quadprog)
spread <- function(b, eps=.1) {
  stopifnot(b == sort(b))
  n <- length(b)
  Dmat <- diag(n)
  dvec <- b
  Amat <- matrix(0,nr=n,nc=n-1)
  Amat[cbind(1:(n-1), 1:(n-1))] <- -1
  Amat[cbind(2:n,     1:(n-1))] <-  1
  bvec <- rep(eps,n-1)
  r <- solve.QP(Dmat, dvec, Amat, bvec)
  r$solution
}
DF <- DF[ order(DF$difficulty), ]
DF$position <- spread(DF$difficulty, .1)

ylim <- range(DF$difficulty)
plot( NA, 
  xlim = c(.5,2), 
  ylim = ylim + .1*c(-1,1)*diff(ylim),
  axes=FALSE, xlab="", ylab="" 
)
text(.9,  DF$position, labels=round(DF$difficulty,3), adj=c(1,0))
text(1.1, DF$position, labels=DF$item, adj=c(0,0))
arrows(1,min(DF$position),1,max(DF$position),code=3)
text(1,min(DF$position),labels="Easier",adj=c(.5,2))
text(1,max(DF$position),labels="More difficult",adj=c(.5,-1))
text(.9, max(DF$position),labels="Difficulty",adj=c(1,-2))
text(1.1,max(DF$position),labels="Item",      adj=c(0,-2))

【讨论】：

我知道了：library(quadprog)
它解决了二次优化问题（这对于手头的问题可能是多余的）。更准确地说，它试图找到标签的新位置，使它们保持相同的顺序，但至少相距 0.1 个单位，并尽可能靠近它们的初始位置。有一个详细的例子here。该代码实际上是相同的代码：我只是将x[i+1] - x[i] >= 0 约束替换为x[i+1] - x[i] >= 0.1。
文森特看起来真的很棒。谢谢。

【解决方案3】：

我自己的尝试，但我认为我会更喜欢文森特的解决方案，因为它看起来像我的原始规范。

DF <- DF[order(DF$difficulty), ]

par(mar=c(1, 1, 3, 0)+.4)
plot(rep(1:2, each=10), DF$difficulty, main = "Item Map         ",
    ylim = c(max(DF$difficulty)+1, min(DF$difficulty)-.2), 
    type = "n", xlab="", ylab="", axes=F, xaxs="i")

text(rep(1.55, 20), rev(DF$difficulty[c(T, F)]), 
    DF$item[c(F, T)], cex=.5, pos = 4)
text(rep(1, 20), rev(DF$difficulty[c(F, T)]), 
    DF$item[c(T, F)], cex=.5, pos = 4)
par(mar=c(0, 0, 0,0))
arrows(1.45, 2.45, 1.45, -1.29, .1, code=3)
text(rep(1.52, 20), DF$difficulty[c(T, F)], 
    rev(round(DF$difficulty, 2))[c(T, F)], cex=.5, pos = 2)
text(rep(1.44, 20), DF$difficulty[c(F, T)], 
    rev(round(DF$difficulty, 2))[c(F, T)], cex=.5, pos = 2)
text(1.455, .5,  "DIFFICULTY", cex=1, srt = -90)
text(1.45, -1.375,  "More Difficult", cex=.6)
text(1.45, 2.5,  "Easier", cex=.6)
par(mar=c(0, 0, 0,0))

【讨论】：