Question

我是ggplot的新手所以请耐心等待。我正在绘制35个小区域地区的增长预测，即使使用了奇妙的directlabels图书馆，这对于一个地块也是不健康的。但是我需要所有系列进行初步筛选。

挑战在于让它具有可读性。我找到了@Ben Bolker使用large numbers of distinct colors修复但修改线型的问题。 35系列不需要是独一无二的，但我想使用12种不同的类型来使个别系列更容易阅读。

我的计划是创建一个包含12种可能类型的35个元素的随机列表，并将其作为linetype参数传递，但我无法使其工作，但错误：

Error: Aesthetics must either be length one, or the same length as the dataProblems:lty

我在线型列表中有35个值。当然，我希望类型，颜色和所有内容都能反映在图例中。

融化的数据看起来像这样; 9年＆＃39;观察35系列中的每一个：

> simulation_long_index[16:24,]    
      year    geography    value
16    2018    sfr_2    101.1871
17    2019    sfr_2    101.1678
18    2020    sfr_2    101.2044
19    2012    sfr_3    100.0000
20    2013    sfr_3    100.1038
21    2014    sfr_3    100.2561
22    2015    sfr_3    100.0631
23    2016    sfr_3    100.8071
24    2017    sfr_3    101.2405

到目前为止，这是我的代码：

lty <- data.frame(lty=letters[1:12][sample(1:12, 35,replace=T)])

g3<-ggplot(data=simulation_long_index,
   aes(
     x=as.factor(year), 
     y=value, 
     colour=geography,
     group=geography,
     linetype=lty$lty))+
       geom_line(size=.65) + 
       scale_colour_manual(values=manyColors(35)) +
     geom_point(size=2.5) +
     opts(title="growth")+
     xlab("Year") + 
     ylab(paste("Indexed Value (Rel. to 2012")) + 
     opts(axis.text.x=theme_text(angle=90, hjust=0))

print(g3)

添加

    scale_linetype_manual("",values=lty$lty) +

在scale_color_manual而不是linetype参数之后生成图表，但行都是相同的。那么，如何为大型系列计数改变线条呢？

example plot

Answer 1

使用scale_..._manual的技巧通常是将命名向量作为value参数发送。 setNames函数适用于此

首先，一些虚拟数据

## some dummy data 
simulations<- expand.grid(year = 2012:2020, geography = paste0('a',1:35))
library(plyr)
library(RColorBrewer)
simulation_long_index <- ddply(simulations, .(geography), mutate, 
  value = (year-2012) * runif(1,-2, 2) + rnorm(9, mean = 0, sd = runif(1, 1, 3)))
## create a manyColors function 
manyColors <- colorRampPalette(brewer.pal(name = 'Set3',n=11))

接下来，我们创建一个矢量，它是1:12的随机样本（替换）并将名称设置为与geography变量相同

lty <- setNames(sample(1:12,35,T), levels(simulation_long_index$geography))

这就是它的样子

lty
## a1  a2  a3  a4  a5  a6  a7  a8  a9 a10 a11 a12 a13 a14 a15 a16 
## 7   5   8  11   2  10   3   2   5   4   6   6  11   8   2   2 
## a17 a18 a19 a20 a21 a22 a23 a24 a25 a26 a27 a28 a29 a30 a31 a32 
## 12   7   6   8  11   5   1   1   8  12   8   1  12   2   3   5 
## a33 a34 a35 
#7   1   3

现在，您可以将line_type = geography与scale_linetype_manual(values = lty)

结合使用

ggplot(data=simulation_long_index,
        aes(
          x=as.factor(year), 
          y=value, 
          colour=geography,
          group=geography,
          linetype = geography))+
            geom_line(size=.65) + 
            scale_colour_manual(values=manyColors(35)) +
            geom_point(size=2.5) +
            opts(title="growth")+
            xlab("Year") + 
            ylab(paste("Indexed Value (Rel. to 2012")) + 
            opts(axis.text.x=theme_text(angle=90, hjust=0)) +
            scale_linetype_manual(values = lty)

哪个给你

enter image description here

顺便说一句，你真的想把年份作为因子变量吗？

将行类型的变量传递给ggplot linetype

1 个答案: