Question

考虑这个简单的例子

library(dplyr)
library(forcats)
library(ggplot2)

mydata <- data_frame(cat1 = c(1,1,2,2),
           cat2 = c('a','b','a','b'),
           value = c(10,20,-10,-20),
           time = c(1,2,1,2))

mydata <- mydata %>% mutate(cat1 = factor(cat1),
                 cat2 = factor(cat2))

> mydata
# A tibble: 4 x 4
  cat1  cat2  value  time
  <fct> <fct> <dbl> <dbl>
1 1     a      10.0  1.00
2 1     b      20.0  2.00
3 2     a     -10.0  1.00
4 2     b     -20.0  2.00

现在，我想创建一个图表，我交互这两个因子变量。我知道我可以在interact中使用ggplot2（见下文）。

我的一个大问题是我不知道如何自动化交互的标记（和着色），以便我可以使用scale_colour_manual避免任何手动错误。

例如：

ggplot(mydata,
       aes(x = time, y = value, col = interaction(cat1, cat2) )) + 
  geom_point(size=15) + theme(legend.position="bottom")+
  scale_y_continuous(breaks = scales::pretty_breaks(n = 10)) +
  theme(legend.position="bottom",
        legend.text=element_text(size=12, face = "bold")) +
  scale_colour_manual(name = ""
                      , values=c("red","red4","royalblue","royalblue4")
                      , labels=c("1-b","1-a"
                                 ,"2-a","2-b"))

所示：

由于scale_colour_manual()中的（自愿）错误而导致标签错误。实际上，亮红点是1-a而不是1-b（注意标签只是变量名称的串联）。这个想法是，有了更多的因子水平，猜测正确的顺序可能会很棘手。

有没有办法让这种标签自动化（甚至更好：标签和着色）？也许使用forcats？也许事先在数据框中创建标签作为字符串？

谢谢！

Answer 1

如果cat1 / cat2的因子水平数不固定（但可能远大于2），我会尝试使用hsv()计算适当的颜色，而不是手动分配它们。

颜色备忘单here很好地总结了HSV颜色模型：

Hue（h）基本上是你的彩虹色轮，饱和度决定了颜色的强度，以及值（v）它的暗度。每个参数都接受[0,1]范围内的值。

以下是我如何根据这个用例进行调整：

mydata2 <- mydata %>%

  # use "-" instead of the default "." since we are using that for the labels anyway
  mutate(interacted.variable = interaction(cat1, cat2, sep = "-")) %>%

  # cat1: assign hue evenly across the whole wheel,
  # cat2: restrict both saturation & value to the [0.3, 1], as it can look too
  #       faint / dark otherwise
  mutate(colour = hsv(h = as.integer(cat1) / length(levels(cat1)),
                      s = 0.3 + 0.7 * as.integer(cat2) / length(levels(cat2)),
                      v = 0.3 + 0.7 * as.integer(cat2) / length(levels(cat2))))

# create the vector of colours for scale_colour_manual()
manual.colour <- mydata2 %>% select(interacted.variable, colour) %>% unique()
colour.vector <- manual.colour$colour
names(colour.vector) <- manual.colour$interacted.variable
rm(manual.colour)

> colour.vector
      1-a       1-b       2-a       2-b 
"#3AA6A6" "#00FFFF" "#A63A3A" "#FF0000"

对于任意数量的因素自动计算颜色，绘图变得非常简单：

ggplot(mydata2,
       aes(x = time, y = value, colour = interacted.variable)) +
  geom_point(size = 15) +
  scale_colour_manual(name = "",
                      values = colour.vector,
                      breaks = names(colour.vector)) +
  theme(legend.position = "bottom")

具有更多因子级别的插图（除了在色标中添加指定guide_legend(byrow = TRUE)之外，代码相同：

mydata3 <- data.frame(
  cat1 = factor(rep(1:3, times = 5)),
  cat2 = rep(LETTERS[1:5], each = 3),
  value = 1:15,
  time = 15:1
) %>%
  mutate(interacted.variable = interaction(cat1, cat2, sep = "-"),
         colour = hsv(h = as.integer(cat1) / length(levels(cat1)),
                      s = 0.3 + 0.7 * as.integer(cat2) / length(levels(cat2)),
                      v = 0.3 + 0.7 * as.integer(cat2) / length(levels(cat2))))

manual.colour <- mydata3 %>% arrange(cat1, cat2) %>%
  select(interacted.variable, colour) %>% unique()
colour.vector <- manual.colour$colour
names(colour.vector) <- manual.colour$interacted.variable
rm(manual.colour)

ggplot(mydata3,
       aes(x = time, y = value, colour = interacted.variable)) +
  geom_point(size = 15) +
  scale_colour_manual(name = "",
                      values = colour.vector,
                      breaks = names(colour.vector),
                      guide = guide_legend(byrow = TRUE)) +
  theme(legend.position = "bottom")

如何在ggplot图表中自动化图例？

1 个答案: