Überlappende Trendlinien in Streudiagrammen, R

Question

Ich versuche, mehrere Trendlinien mit der geom_smooth() in R zu überlagern. Ich habe derzeit diesen Code.

ggplot(mtcars2, aes(x=Displacement, y = Variable, color = Variable)) 
+ geom_point(aes(x=mpg, y = hp, col = "Power")) 
+ geom_point(aes(x=mpg, y = drat, col = "Drag Coef.")) 

(mtcars2 ist die normierte Form von mtcars)

Was mir diese Grafik geben.

Ich versuche mit dem geom_smooth (method = 'lm') zwei Trendlinien für die beiden Variablen zu zeichnen. Irgendwelche Ideen?

(Bonus: Ich würde auch die ‚Form = 1‘ Paramater wie zu implementieren, um die varaibles wenn möglich zu differenzieren Die folgende Methode funktioniert nicht.)

geom_point(aes(x=mpg, y = hp, col = "Power", shape=2)) 

aktualisieren ich, dies zu tun verwaltet .

ggplot(mtcars2, aes(x=Displacement, y = Variable, color = Variable)) 
+ geom_point(aes(x=disp, y = hp, col = "Power")) 
+ geom_point(aes(x=disp, y = mpg, col = "MPG")) 
+ geom_smooth(method= 'lm',aes(x=disp, y = hp, col = "Power")) 
+ geom_smooth(method= 'lm',aes(x=disp, y = mpg, col = "MPG")) 

Es sieht so aus.

Aber das ist ein hässliches Stück Code. Wenn irgendjemand diesen Code hübscher aussehen lässt, wäre es großartig. Außerdem konnte ich den Parameter 'shape = 2' noch nicht implementieren.

Answer 1

Es scheint, als ob Sie Ihr Leben härter machen als es sein muss ... Sie können zusätzliche Parameter in aes() wie group und shape übergeben.

Ich weiß nicht, ob ich Ihre Normalisierung richtig verstanden habe, aber das sollte man genug geben in die richtige Richtung gehend zu erhalten:

library(ggplot2) 
library(reshape2) 

#Do some normalization 
mtcars$disp_norm <- with(mtcars, (disp - min(disp))/(max(disp) - min(disp))) 
mtcars$hp_norm <- with(mtcars, (hp - min(hp))/(max(hp) - min(hp))) 
mtcars$drat_norm <- with(mtcars, (drat - min(drat))/(max(drat) - min(drat))) 

#Melt into long form 
mtcars.m <- melt(mtcars, id.vars = "disp_norm", measure.vars = c("hp_norm", "drat_norm")) 

#plot 
ggplot(mtcars.m, aes(disp_norm, value, group = variable, colour = variable, shape = variable)) + 
    geom_point() + 
    geom_smooth(method = "lm") 

Nachgeben: