我想在ggplot2中绘制一个自定义图例。我尝试过,就像其他问题中提到的类似主题scale_colour_manual
,guide=legend
等所做的那样,但到目前为止,默认图例是不可移动的。默认图例忽略两个图,并且不必要地绘制第三个图的大小级别。我想要一个这样的传奇:
[浅灰色线]图1
[黑色圆圈大小= 1]图2
[尺寸= 1的灰色矩形]图3
这是代码,带有示例数据框。 <{3}}中的自定义图例修改似乎无效。
cloud2 <- data.frame(x = c(0, 1, 2), y = c(0.3, 0.4, 0.5))
sandwich3 <- data.frame(x = c(1, 2, 3), y = c(0.4, 0.5, 0.6), p = c(0.1, 0.6, 0.3))
sandwich4 <- data.frame(x = c(3, 4, 5), y = c(0.6, 0.3, 0.5), p = c(0.1, 0.7, 0.2))
ggplot(cloud2, aes(x=x, y=y)) + geom_line(size=0.1,colour="gray70") +
aes(x=x, y=y, size=sqrt(p)) +
geom_point(data=sandwich3,colour="gray40",shape=15) + scale_size(range=c(0,2)) +
geom_point(data=sandwich4,colour="black",shape=16) +
theme(legend.position=c(0.905, 0.14), legend.title=element_blank(),
axis.ticks = element_line(colour = "black"), axis.text = element_text(colour = "black")) +
scale_x_continuous(limits = c(-5, 5), breaks=c(-2, 0, 2)) +
scale_y_continuous(limits = c(-1.1, 1.2))
使用原始数据框生成的绘图:
答案 0 :(得分:1)
首先,最好将所有数据保存在一个地方。我使用rbind
创建了一个包含多个额外列的数据框。这样,映射到aes
也更加简单,因为它在所有geoms中都被声明了一次:
df_plot
x y p series line
1 0 0.3 NA 1 1
2 1 0.4 NA 1 1
3 2 0.5 NA 1 1
4 1 0.4 0.1 2 2
5 2 0.5 0.6 2 2
6 3 0.6 0.3 2 2
7 3 0.6 0.1 3 2
8 4 0.3 0.7 3 2
9 5 0.5 0.2 3 2
注意使用因素:
str(df_plot)
'data.frame': 9 obs. of 5 variables:
$ x : num 0 1 2 1 2 3 3 4 5
$ y : num 0.3 0.4 0.5 0.4 0.5 0.6 0.6 0.3 0.5
$ p : num NA NA NA 0.1 0.6 0.3 0.1 0.7 0.2
$ series: Factor w/ 3 levels "1","2","3": 1 1 1 2 2 2 3 3 3
$ line : Factor w/ 2 levels "1","2": 1 1 1 2 2 2 2 2 2
现在,只需准确映射并覆盖所有比例:
ggplot(df_plot, aes(x = x, y = y, size = sqrt(p),
linetype = series, shape = series, colour = series)) +
geom_line(size = 0.1) +
geom_point() +
scale_x_continuous(limits = c(-5, 5), breaks=c(-2, 0, 2)) +
scale_y_continuous(limits = c(-1.1, 1.2)) +
scale_shape_manual(values = c(NA, 15, 16)) +
scale_linetype_manual(values = c(1, 0, 0)) +
scale_colour_manual(values = c("gray70", "gray40", "black")) +
scale_size(range = c(0,2)) +
theme(legend.position = c(0.905, 0.14), legend.title = element_blank(),
axis.ticks = element_line(colour = "black"),
axis.text = element_text(colour = "black")) +
guides(size = F)
这样,你的初始图片就不会受到影响,但图例是(自动)正确的: