Question

我正在尝试绘制一个在两个变量（一个因子和一个强度）上着色的图。我希望每个因素都是不同的颜色，我希望强度是白色和该颜色之间的渐变。

到目前为止，我已经使用了诸如对要素进行刻面处理，将颜色设置为两个变量之间的交互以及将颜色设置为要素并将alpha设置为强度来近似我想要的技术。但是，我仍然觉得在一张图中白色和全彩色之间的渐变代表了这种最佳效果。

有人知道如何在不自定义创建所有颜色渐变并仅对其进行设置的情况下执行此操作吗？另外，是否有一种方法可以使图例像图形在使用颜色和alpha一样工作，而不是像在为交互设置颜色时那样列出所有颜色？

到目前为止，我已经尝试过：

ggplot(diamonds, aes(carat, price, color=color, alpha=cut)) +
  geom_point()

ggplot(diamonds, aes(carat, price, color=interaction(color, cut))) +
  geom_point()

ggplot(diamonds, aes(carat, price, color=color)) +
  geom_point() +
  facet_wrap(~cut)

我要实现的目标是看起来最像使用alpha的图形，但是我想要的不是透明度，而是白色和该颜色之间的渐变。此外，我希望图例看起来像使用颜色和alpha的图例，而不是例如交互图中的图例。

Answer 1

我通常使用的方法是操纵因子值，以便将其插入hcl()函数中。

首先，一些原始数据：

library(tidyverse)

raw_data <-
  diamonds %>% 
  filter(price < 500, color %in% c("E", "F", "G")) %>% 
  mutate(
    factor = factor(color),
    intensity = cut,
    interaction = paste(factor, intensity)
  )

接下来使用这种争执来获取十六进制颜色：

color_values <-
  raw_data %>%
  distinct(factor, intensity, interaction) %>%
  arrange(factor, intensity) %>%
  mutate(
    interaction = fct_inorder(interaction),
    # get integer position of factors
    factor_int = as.integer(factor) - 1,
    intensity_int = as.integer(intensity),
    # create equal intervals for color, adding in some padding so we avoid extremes of 0, 1
    hue_base = factor_int / (max(factor_int) + 0.5),
    light_base = 1 - (intensity_int / (max(intensity_int) + 2)),
    # using ^^^ to feed into hcl()
    hue = floor(hue_base * 360),
    light = floor(light_base * 100),
    # final colors
    hex = hcl(h = hue, l = light)
  )

color_values %>% filter(intensity == "Good")
#  factor intensity interaction factor_int intensity_int hue_base light_base   hue light hex    
#  <ord>  <ord>     <fct>            <dbl>         <int>    <dbl>      <dbl> <dbl> <dbl> <chr>  
# E      Good      E Good               0             2      0        0.714     0    71 #D89FA9
# F      Good      F Good               1             2      0.4      0.714   144    71 #81BA98
# G      Good      G Good               2             2      0.8      0.714   288    71 #BDA4D2

绘制它：

ggplot(df, aes(x, y, color = interaction)) +
  geom_count() +
  facet_wrap(~factor) +
  scale_color_manual(
    values = color_values$hex,
    labels = color_values$interaction
  ) +
  guides(color = guide_legend(override.aes = list(size = 5)))

ggplot按因子和渐变绘制的颜色

1 个答案: