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  这是使用 mapply 的另一种解决方案：

  invisible(mapply(function(k, l) text(x = (k - l/2), y = bc, 
            labels = paste0(l*100, "%"), cex = 1.5),
            cumsum(relative.frequencies), relative.frequencies))
  

  mapply 是 sapply 的多变量版本 . 在这种情况下，它需要两个输入： cumsum(relative.frequencies) 和 relative.frequencies 并使用这两个向量应用 text() 函数 . x = 是标签的坐标，它将每个累积总和减去每个相应的 relative.frequencies 的一半 . 然后将 relative.frequencies 再次用作要绘制的标签 .

  invisible() 功能禁止将输出打印到控制台 .

  

  回复于 2024-05-03T21:59:13+08:00
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  对于您给出的示例，我们可以（ all readers can skip this part and jump to the next ）：

  set.seed(0)  ## `set.seed` for reproducibility
  dat <- sample( 5, 10 , replace = TRUE )
  colors <- c('yellow','violet','green','pink')
  h <- as.matrix( prop.table( table( dat ) ) )
  ## compute x-location of the centre of each bar
  H <- apply(h, 2L, cumsum) - h / 2
  ## add text to barplot
  bc <- barplot(h, horiz = TRUE, axes = FALSE, col = colors )
  text(H, bc, labels = paste0(100 * h, "%"))
  

  

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  适合所有读者

  I will now construct a comprehensive example for you to digest the idea.

  Step 1: generate a toy matrix of percentage for experiment

  ## a function to generate `n * p` matrix `h`, with `h > 0` and `colSums(h) = 1`
  sim <- function (n, p) {
    set.seed(0)
    ## a positive random matrix of 4 rows and 3 columns
    h <- matrix(runif(n * p), nrow = n)
    ## rescale columns of `h` so that `colSums(h)` is 1
    h <- h / rep(colSums(h), each = n)
    ## For neatness we round `h` up to 2 decimals
    h <- round(h, 2L)
    ## but then `colSums(h)` is not 1 again
    ## no worry, we simply reset the last row:
    h[n, ] <- 1 - colSums(h[-n, ])
    ## now return this good toy matrix
    h
    }
  
  h <- sim(4, 3)
  #     [,1] [,2] [,3]
  #[1,] 0.43 0.31 0.42
  #[2,] 0.13 0.07 0.40
  #[3,] 0.18 0.30 0.04
  #[4,] 0.26 0.32 0.14
  

  Step 2: understand a stacked bar-chart and get "mid-height" of each stacked bar

  对于堆积条形图，条形的高度是 h 的每列的累积总和：

  H <- apply(h, 2L, cumsum)
  #     [,1] [,2] [,3]
  #[1,] 0.43 0.31 0.42
  #[2,] 0.56 0.38 0.82
  #[3,] 0.74 0.68 0.86
  #[4,] 1.00 1.00 1.00
  

  我们现在转回 h / 2 以获得每个堆叠条的中间/中心：

  H <- H - h / 2
  #      [,1]  [,2] [,3]
  #[1,] 0.215 0.155 0.21
  #[2,] 0.495 0.345 0.62
  #[3,] 0.650 0.530 0.84
  #[4,] 0.870 0.840 0.93
  

  Step 3: producing a bar-chart with filled numbers

  对于垂直条形图，上面的 H 给出了每个堆叠条形中心的 y 坐标 . x 坐标由 barplot （无形）返回 . 请注意，使用 text 时，我们需要 x 的每个元素 nrow(H) 次：

  x <- barplot(h, col = 1 + 1:nrow(h), yaxt = "n")
  text(rep(x, each = nrow(H)), H, labels = paste0(100 * h, "%"))
  

  

  对于水平条形图，上面的 H 给出了每个堆叠条的中心的 x 坐标 . y 坐标由 barplot （无形）返回 . 请注意，使用 text 时，我们需要 y 的每个元素 nrow(H) 次：

  y <- barplot(h, col = 1 + 1:nrow(h), xaxt = "n", horiz = TRUE)
  text(H, rep(y, each = nrow(H)), labels = paste0(100 * h, "%"))
  

  

  回复于 2024-05-03T21:59:13+08:00