双y轴图的目的，是想要在同一坐标系中画两组数据，但是他们值范围差很多，比如一组数据是1-10，另一组是10-100，那么可以对第一组数据做数据变化，比如第一组数据乘以 10，然后在对应的y轴上写上1-10，虽然第一组的数据已经变成了10-100。
这种数据变换叫做归一化(Normalization，又称Min-Max Scaling)
把数值型某一特征缩放到最大值和最小值在某个范围，在sklearn中使用MinMaxScaler可以归一化处理特征矩阵。
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
a = np.arange(1,11).reshape(-1,1)
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(10,100)) #实例化
scaler = scaler.fit(a) #fit，在这里本质是生成min(x)和max(x)
scaler.transform(a) #通过接口导出结果
数学计算过程
在R中可以使用scales::rescale函数把某一组数据变化到某一范围。
using(scales)
a=1:10
scales::rescale(a,c(10,100))
画图
想要模仿文献中的最右边的双坐标图（barplot+lineplot）
# R P
# 1: -0.5186650 3.363205
# 2: -0.5033615 3.168150
# 3: 0.4924422 3.034439
# 4: -0.4785956 2.871116
# 5: -0.4725588 2.802014
# 6: -0.4591719 2.653164
# 7: 0.4565071 2.624237
# 8: 0.4556375 2.614848
# 9: -0.4548278 2.606127
# 10: -0.4533324 2.590075
# 11: -0.4529072 2.585524
# 12: 0.4527432 2.583770
# 13: -0.4521214 2.577129
# 14: -0.4510678 2.565903
# 15: -0.4478618 2.531959
# 16: 0.4413370 2.463869
# 17: -0.4411496 2.461933
# 18: -0.4392941 2.442820
# 19: 0.4379135 2.428666
# 20: -0.4378894 2.428420
实例数据中R得范围是[-0.5186650,0.4924422]，所以可以把坐标轴的范围设置为x_min_max=[-0.6,0.5]。
在ggplot2图形映射中(geom_line、geom_point)，都把P列的范围放缩到x_min_max这个范围,但是在坐标轴上标出真实的值范围p_min_max。
细调，coord_flip反转x轴和y轴，在theme中修改axis.title的颜色
r_min_max <- range(plot_data$R)
p_min_max <- range(plot_data$P)
x_min_max <- c(-0.6,0.5)
r_color <- "tan"
r_colorp_color <- "skyblue"
ggplot(plot_data,aes(x = Pathway)) +
geom_col(aes(y = R),fill=r_color,alpha=.5) +
geom_line(aes(y = rescale(P,x_min_max), group=1),size=2,color=p_color) +
geom_point(aes(y = rescale(P,x_min_max)),shape=21,fill="white",size=4)+
lims(y=x_min_max)+
scale_y_continuous(breaks=breaks_pretty(3),sec.axis = sec_axis( ~rescale(.,r_min_max),name = "Pearson R"))+
scale_x_discrete(breaks = NULL)+
coord_flip()+
labs(y="-log10(P-value)")+
theme_base(base_size=16) %+replace%
theme(
axis.title.x.bottom=element_text(color=r_color),
axis.title.x.top=element_text(color=p_color),
axis.title.y = element_blank(),
panel.border = element_blank(),
axis.line = element_blank(),
plot.margin=unit(c(0.5,0.5,0.5,0.5), 'cm'),
)
Reference
https:///line-chart-dual-Y-axis-ggplot2.html
