Rの曲線の漸近線をプロットする方法は？

Question

私はmydfと呼ばれるこのデータを持っています。効率の点でハイブリッドサンプルの比較があります。 sampleAとsampleBの混合には、7つの異なる効率列があります。私は、これらの7つの効率のプロットが、最初の数カラムと比較してどの効率レベルで大幅に低下するかを見ることを望みます。

mydf<-structure(list(sample_A = structure(c(1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 4L), .Label = c("2568", 
"2669", "2670", "2671", "2946", "LPH-001-10_AK1", "LPH-001-12_AK2", 
"LPH-001-9"), class = "factor"), sample_B = structure(c(1L, 2L, 
3L, 4L, 3L, 4L), .Label = c("2568", "2669", "2670", "2671", "2946", 
"LPH-001-10_AK1", "LPH-001-12_AK2", "LPH-001-9"), class = "factor"), 
    efficiency = c(1.02, 0.964, 0.415, 0.422, 0.98, 0.986), efficiency2 = c(1, 
    0.944, 0.395, 0.402, 0.96, 0.966), efficiency3 = c(0.9, 0.844, 
    0.295, 0.302, 0.86, 0.866), efficiency4 = c(0.32, 0.264, 
    -0.285, -0.278, 0.28, 0.286), efficiency5 = c(0.02, -0.0360000000000001, 
    -0.585, -0.578, -0.0200000000000001, -0.0140000000000001), 
    efficiency6 = c(0.12, 0.0639999999999999, -0.485, -0.478, 
    0.08, 0.086), efficiency7 = c(0.02, -0.036, -0.585, -0.578, 
    -0.02, -0.014)), .Names = c("sample_A", "sample_B", "efficiency", 
"efficiency2", "efficiency3", "efficiency4", "efficiency5", "efficiency6", 
"efficiency7"), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame") 

Answer 1

ここにあなたのデータをプロットするための一つの方法です：

mydf <- structure(list(sample_A=structure(c(1L,2L,2L,2L,3L,4L),.Label=c('2568','2669','2670','2671','2946','LPH-001-10_AK1','LPH-001-12_AK2','LPH-001-9'),class='factor'),sample_B=structure(c(1L,2L,3L,4L,3L,4L),.Label=c('2568','2669','2670','2671','2946','LPH-001-10_AK1','LPH-001-12_AK2','LPH-001-9'),class='factor'),efficiency=c(1.02,0.964,0.415,0.422,0.98,0.986),efficiency2=c(1,0.944,0.395,0.402,0.96,0.966),efficiency3=c(0.9,0.844,0.295,0.302,0.86,0.866),efficiency4=c(0.32,0.264,-0.285,-0.278,0.28,0.286),efficiency5=c(0.02,-0.0360000000000001,-0.585,-0.578,-0.0200000000000001,-0.0140000000000001),efficiency6=c(0.12,0.0639999999999999,-0.485,-0.478,0.08,0.086),efficiency7=c(0.02,-0.036,-0.585,-0.578,-0.02,-0.014)),.Names=c('sample_A','sample_B','efficiency','efficiency2','efficiency3','efficiency4','efficiency5','efficiency6','efficiency7'),row.names=c(NA,6L),class='data.frame'); 
effCis <- grep('^efficiency',names(mydf)); 
xlim <- c(1,length(effCis)); 
ylim <- range(mydf[,effCis],na.rm=T); 
ylim[1L] <- floor(ylim[1L]/0.1)*0.1; 
ylim[2L] <- ceiling(ylim[2L]/0.1)*0.1; 
xticks <- seq_along(effCis); 
yticks <- seq(ylim[1L],ylim[2L],0.1); 
plot(NA,xlim=xlim,ylim=ylim,xlab='measurement',ylab='efficiency',xaxs='i',yaxs='i',axes=F); 
abline(v=xticks,col='lightgrey'); 
abline(h=yticks,col='lightgrey'); 
abline(h=0,lwd=2); 
axis(1L,xticks,xticks,font=2L,cex.axis=0.7); 
axis(2L,yticks,sprintf('%.1f',yticks),las=1L,font=2L,cex.axis=0.7); 
hybrid.col <- data.frame(hybrid=seq_len(nrow(mydf)),col=c('red','green','blue','gold','cyan','magenta'),stringsAsFactors=F); 
splineN <- 200L; 
for (ri in seq_len(nrow(hybrid.col))) { 
    hybrid <- hybrid.col$hybrid[ri]; 
    col <- hybrid.col$col[ri]; 
    x <- xticks; 
    y <- c(as.matrix(mydf[hybrid,effCis])); 
    points(x,y,pch=16L,col=col,xpd=NA); 
    with(spline(x,y,splineN),{ 
     lines(x,y,col=col,lwd=2,xpd=NA); 
     localwin <- which(x>2 & x<3); 
     tp <- which.min(abs(diff(y[localwin]))); 
     if (length(tp)>0L) points(x[localwin[tp]],y[localwin[tp]],col=col,pch=4L); 
     localwin <- which(x>2 & x<5); 
     tp <- which.min(diff(y[localwin])); 
     if (length(tp)>0L) { 
      m <- diff(y[localwin[seq(tp,len=2L)]])/diff(x[localwin[seq(tp,len=2L)]]); 
      if (is.finite(m)) abline(y[localwin[tp]]-m*x[localwin[tp]],m,col=col,lty=2L); 
     }; 
    }); 
}; 
legend(5.5,0.95,paste0(mydf$sample_A,'/',mydf$sample_B),fill=hybrid.col$col,cex=0.7,title='hybrid'); 

---

私はあなたが漸近線によって何を意味するのか100％確認されませんでした。私は当初、あなたが地点の最大値を点（記号X、すなわちpch=4L）でマークした理由のうち、地点の極大値が降下し始める直前にしたいと思ったかもしれません。しかし、あなたがたぶんドロップに沿って接線を意味するかもしれないことに気がついたので、私は最も急な斜面の点に接する線を追加しました。

これは漸近線の定義です：

a straight line approached by a given curve as one of the variables in the equation of the curve approaches infinity.

私はそれがここには適用はないと思います。このデータをプロットするには、何も無限にする必要はありません。私はあなたがローカル最大値または接線のいずれかを望むと思う。