In Nicolabo/PERUanalytics: R Package to ease work with data

library(PERUanalytics)
library(ggplot2)
library(scales)

Funkcja draw_scale_numeric zawiera w sobie kluczowe możliwości funkcji scale_y_continuous oraz scale_x_continuous. Podstawowym przykładem jest:

set.seed(123)
x <- sample(1:nrow(diamonds), 2000)
ggplot(diamonds[x, ], aes(depth, price))+
        geom_point(size = 5, color = categorical_colors[1])+
        theme_peru() +
        draw_scale_numeric('y',min = 0, max = 20000)

Parametrami funckji draw_scale_numeric są:

names(formals(draw_scale_numeric))

Argument axis (możliwe wartości x i y) wskazuje na oś, którą chcemy manipulować.
Argument min i max odpowiadają za przedział jaki zostanie zaprezentowany na osi.
Argument step wskazuje ile pomocniczych wartości liczbowych ma się pojawić na osi. Domyślna wartość to (max - min)/10.
Argument labels umożliwia zastosowanie róźnych formatów. Domyślna wartość, (labels = comma) powoduje że wartośći tysieczne posiadają przecinki. Wykorzystanie tej funkcji spowoduje, że nie będzie trzeba o tym pamiętać za każdym razem.Innym użytecznym dla nas formatem będzie wartość labels = percent która wygeneruje wartości procentowe.

Przykładowe użycie argumentu labels = percent prezentuję poniżej:

set.seed(123)
x <- sample(1:nrow(diamonds), 2000)
ggplot(diamonds[x, ], aes(depth/ max(depth), price))+
        geom_point(size = 6,
                   color = categorical_colors[1])+
        theme_peru() +
        draw_scale_numeric('y',
                           min = 0,
                           max = 20000) +
        draw_scale_numeric('x',
                           min = 0.6, 
                           max = 1, 
                           labels = percent)

Istotne jest to że w pierwotnej wersji funkcji scale_y_continuous funkcja musiałaby uwzględnić argument breaks wskazujący na ilość pomocniczych wartości oraz argument limits wskazującą na przedział na osi. Oczywiście musiałby się też pojawić argument labels = comma w funkcji odpowiadającej na osi x:

set.seed(123)
x <- sample(1:nrow(diamonds), 2000)
ggplot(diamonds[x, ], aes(depth/ max(depth), price))+
        geom_point(size = 6, 
                   color = categorical_colors[1])+
        theme_peru() +
        scale_y_continuous(limits = c(0,20000), 
                           breaks = seq(0,20000,2000),
                           labels = comma
                           ) +
        scale_x_continuous(limits = c(0.6,1), 
                           breaks = seq(0.6,1,0.04),
                           labels = percent)