GGPLOT2：如何手动调节scale_area(ggplot2: how to manually

我做了2个气泡图称为β-和公里。我想并排侧比较情节，但scale_area似乎是不同的，这使得难以根据气泡的大小可视方式比较2个地块。

如果您发现下面的地块传说，尺度是不同的。我认为这是因为在数据集betaGSD5〜64个kmGSD5数据= 100最高BiasAM值。

我如何可以手动更改scale_area使得betaPlot规模匹配kmPlot规模有多大？

也可以手动设置传说休息？而不是被自动生成的，可以指定我的传奇，但是我想这样吗？ 0-10，10-30，30-50，50-70，70-100，

100

betaGSD5数据： https://dl.dropbox.com/u/63947093/betaGSD5.csv

kmGSD5数据： https://dl.dropbox.com/u/63947093/kmGSD5.csv

下面是测试版的情节码

betaPlot <- ggplot(betaGSD5, aes(N,PctCens,size=BiasAM,label=NULL)) +
  geom_point(colour="red", shape=16) +scale_area(to=c(1,10)) +
  xlab("Sample size") + ylab("Percent censored") +
  xlim(0,100)+ ylim(0,100) +
  theme_bw()+
  opts(
 #legend.position='none',
  panel.grid.minor = theme_blank(),
  panel.background = theme_blank(),
  axis.ticks = theme_blank(),
  axis.title.x=theme_text(face='bold',vjust=0.2, size =12), #size=15 #hjust:move     horizonal, vjust-move verticall
  axis.title.y=theme_text(face='bold',angle=90, vjust=0.2,size =12))
print(betaPlot)

KM情节

kmPlot <- ggplot(kmGSD5, aes(N,PctCens,size=NewBiasAMpct,label=NULL)) +
    geom_point(colour="red", shape=16) +scale_area(to=c(1,10)) +
    xlab("Sample size") + ylab("Percent censored") +
    xlim(0,100)+ ylim(0,100) +
    theme_bw()+
    opts(
      #legend.position='none',
     panel.grid.minor = theme_blank(),
     panel.background = theme_blank(),
     axis.ticks = theme_blank(),
     axis.title.x=theme_text(face='bold',vjust=0.2, size =12), #size=15 #hjust:move       horizonal, vjust-move verticall
     axis.title.y=theme_text(face='bold',angle=90, vjust=0.2,size =12))

 print(kmPlot)

如果你希望他们并排侧则它很容易。只是结合了数据集，并使用facet_wrap（）

ggplot(dataset, aes(x = N, y = PctCens, size = BiasAM, label = NULL)) +
  geom_point(colour="red", shape = 16) + 
  scale_size_area(limits = c(1, 10), breaks = c(0, 10, 30, 50, 70, 100)) +
  scale_x_continuous("Sample size", limits = c(0, 100)) + 
  scale_y_continuous("Percent censored", limits = c(0, 100)) +
  facet_wrap(~ Method) + 
  theme_bw() +
  theme(
    panel.grid.minor = element_blank(),
    panel.background = element_blank(),
    axis.ticks = element_blank(),
    axis.title.x = element_text(face = 'bold', vjust = 0.2, size = 12),
    axis.title.y = element_text(face = 'bold', angle = 90, vjust = 0.2, size = 12)
  )