已经定义了“ breaks”时的序列x轴标签（R，ggplot）

Question

我在数据上使用了scale（）函数，以避免在进行混合模型时产生高相关性。现在，我希望原始值出现在绘图中。所以我用x * attr(x, 'scaled:scale') + attr(x, 'scaled:center')反转了缩放比例并将这些值放在我用来绘制的数据框的新列中。举例来说，我的数据现在看起来像这样，其中x是真实值，而x.s是缩放后的值：

x <- sample(x=1:100, size = 50)
y <- sample(x=1:100, size = 50)
df <- as.data.frame(cbind(x,y))

df$x.s <- scale(df$x)

我现在想用ggplot绘制此图，但在x轴上显示x的值，而不是x.s的缩放值，所以我执行了以下操作：

ggplot(df, aes(x = x.s, y = y))+
  geom_point()+
  scale_x_continuous(labels = df$x, breaks = df$x.s)+
  labs(x = "Canopy openness [%]", y = "Rarefied richness") + 
  theme_bw()

到目前为止，该方法仍然有效，输出看起来像这样：

我现在的问题是，我希望x轴上的刻度线均匀分布，这通常用breaks=seq(0,100,10)完成，但是已经定义了中断以避免错误Error in f(..., self = self) : Breaks and labels are different lengths，现在我不知道该如何处理这样做，将不胜感激！

如果我在x轴上使用x，那么在实际数据集中，我对CI的预测回归将不再适用。这是我的数据集1中的图，具有比例值（x.s）：

和2：如果我在x轴上使用x而不是x.s

Answer 1

x和x.s之间存在一对一的线性映射关系，因此，解决此问题的一种方法是在x的比例尺中指定所需的标签，并在x.s ]的比例尺：

ggplot(df, aes(x = x.s, y = y))+
  geom_point()+
  scale_x_continuous(labels = seq(0, 100, 10),
                     breaks = predict(lm(x.s ~ x, data = df),
                                      newdata = data.frame(x = seq(0, 100, 10)))) +
  labs(x = "Canopy openness [%]", y = "Rarefied richness") + 
  theme_bw()