问题

我有一个x变量-例如大小是有意义的，这样某个东西的大小就可以是另一个东西的两倍。我想把x和y（其他变量）联系起来。同时，由于采样，x不是连续变化的，而是离散的，因为只有几个不同的对象类型，并且相同类型的所有对象具有相同的大小（例如，X）。大小为1、3或10）。我想用像geom_boxplot或geom_violin这样的几何图形来显示x和y之间的关系。
然而，问题是：如果我保持x为数字，那么我只能得到一个箱线图/小提琴。如果我将其转换为一个因子（如下所示），那么几何体之间的距离并不反映x中的距离。例如，1和3之间的距离与3和10之间的距离相同。
有没有一种方法可以离散数据，但改变间距，使其反映x轴上的实际差异，并使用这些几何？

代码

# Seed for reproducibility
set.seed(20230518)

# Create random data
n  <- 10
df <- data.frame(x = factor(rep(c(1, 3, 10), each = n)),
                 y = c(rnorm(n), rnorm(n), rnorm(n)))

# Box plot version
ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_boxplot() + geom_point()

# Violine plot verion
ggplot(df, aes(x = x, y = y)) + geom_violin() + geom_point()

箱线图

小提琴

预期解决方案

几何图元之间的距离反映了x的差异。这应该与geom_boxplot和geom_violin类似，除了以下几点：

# Nnumeric
ggplot(df, aes(x = as.numeric(as.character(x)), y = y)) + geom_point()