首先是颜色相关的标度函数 scale_color_*() ,其中星号代表这个函数有许多不同的版本。最常用的是以下几个: ▲ 用于连续型数据: scale_color_continuous()用于连续数据的颜色映射 ▲scale_color_gradient()渐变颜色映射(两种颜色渐变) ▲ 用于离散型数据: scale_color_discrete()离散数据的颜色映射 scale_color_manu...
p1+scale_y_continuous(trans = 'log10') p1+scale_y_log10() ##对y轴开平方,scale_y_continuous(trans='sqrt') p1+scale_y_continuous(trans = 'sqrt') ##更改y轴的标签顺序scale_y_reverse()/scale_y_continuous(trans='reverse') p1+scale_y_reverse() p1+scale_y_continuous(trans = 'reverse...
在试用版1中,scale_color_gradient会覆盖之前的scale_color_continuous命令。 类似地,在试验2中,scale_color_continuous覆盖先前的scale_color_gradient命令。 正确的方法是仅在一个函数中定义参数。 c + scale_color_continuous(name = "horsepower", breaks = seq(50,350,75), low = "red", high = "black"...
scale_*_gradient2:三色渐变,有low、mid和high三个参数,low和high作用同上,mid默认值为0表示中点的颜色,可以使用midpoint参数设置中点位置 scale_*_gradientn:多色渐变,为colours参数设置一个颜色向量,不加其他参数会选择范围内的均匀分布值,离散型颜色可以指定values参数。 示例 对于如下数据 df <- data.frame( ...
推荐使用colorspace包,或者ggsci包中的色板进行配色。 scale_(fill/color)(continous/discrete/binned)(sequential/diverging/qualitative/divergingx) 前言 ggplot图形绘制中经常用到颜色映射aes,常见的有aes(color=var)或者aes(fill=var)进行边框或者填充色的绘制。比如: ...
ggplot2的scale系列函数一般使用三个单词用_连接,如scale_fill_gradient和 scale_color_continuous。 第一个都是scale。 第二个是color和fill等可更改的颜色参数,对应分组使用的颜色函数即可。比如柱状图,fill是柱子的填充颜色,这时就使用scale_fill系列函数来更改颜色。点图使用color分组,则使用scale_color_系列函数来...
ggplot2的scale系列函数一般使用三个单词用_连接,如scale_fill_gradient和 scale_color_continuous。 第一个都是scale。 第二个是color和fill等可更改的颜色参数,对应分组使用的颜色函数即可。比如柱状图,fill是柱子的填充颜色,这时就使用scale_fill系列函数来更改颜色。点图使用color分组,则使用scale_color_系列函数来...
#使用colorspace调色盘 library('colorspace') p19 <- erupt + scale_fill_gradientn(colours = colorspace::heat_hcl(7)) p20 <- erupt + scale_fill_gradientn(colours = colorspace::diverge_hcl(7)) #缺省值处理 df <- data.frame(x = 1, y = 1:5, z = c(1, 3, 2, NA, 5)) ...
scale_color_brewer()用于行和点 /ggplot2的scale系列函数一般使用三个单词,用_连接,如scale_fill_gradient和 scale_color_continuous等。 第一个单词都是scale; 第二个是color和fill等可更改的颜色参数,对应分组使用的颜色函数即可。比如柱状图,fill是柱子的填充颜色,这时就使用scale_fill系列函数来更改颜色。点图使...
scale_color_gradient(low = "#f0cf61", high = "#371722") + scale_size_continuous(range = c(1, 4)) + theme_classic() + labs(x = "Sepal Length", y = "Sepal Width", title = "Iris Sepal") + theme(plot.title = element_text(size = 15, face = "bold", hjust = 0.5), ...