library(reshape2) # for melt df <- melt(outer(1:4, 1:4), varnames = c("X1", "X2")) p1 <- ggplot(df, aes(X1, X2)) + geom_tile(aes(fill = value)) p2 <- p1 + geom_point(aes(size = value)) # Basic form p1 + scale_f
guide函数作为scale_类函数中的一个内函数,通常配合比例尺函数一起使用,但是由于取其内含有众多的参数,因此在比例尺中使用则会显得代码比较臃肿,因此小编比较推荐单独使用guides函数来进行图例自定义。 「guides函数中常使用的主要有 guide_legend 和 guide_colourba」两类 guide_legend:用于定义离散型数据图例 guide_c...
guide_legend结合guides函数调整图例。 图例的四种形式:fill, color, shape, size,使用guides函数时,使用相应参数即可。 df <- data.frame(x=1:20,y=1:20,color=letters[1:20])p<-ggplot(df,aes(x,y))+geom_point(aes(color=color))p+guide_legend(title='legend',nrow =4,ncol =5)#errorp+guides...
图例的位置(left/right/top/bottom): bp+theme(legend.position="top") 也可以根据坐标来设置图例的位置, 左下角为 (0,0), 右上角为(1,1) #Positionlegendingraph,wherex,yis0,0(bottomleft) to1,1(topright) bp+theme(legend.position=c(....
ggplot(PlantGrowth, aes(x=group, y=weight, fill=group)) + geom_boxplot() +guides(fill=guide_legend(title=NULL)) 方法三: scale_fill_hue(guide = guide_legend(title=NULL)) 修改legend.title # The base plot p = ggplot(PlantGrowth, aes(x=group, y=weight, fill=group)) + geom_boxplot...
guide_legend():设置图例的属性,例如标题、标签颜色、形状等。我们可以通过传入不同的参数值来调整图例的外观和布局。例如,可以通过下面的代码修改图例的标题和标签颜色。 ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = class)) + geom_point() + guides(color = guide_legend(title = "车辆类别", label...
ggplot2中能够控制legend的功能主要分散在三个地方:theme(),guides()和scale_系列函数,今天从ggplot2中能够控制legend的所有函数出发,对其进行总结。 画出示例图片 1library(ggplot2) 2library(tidyverse) 3 4mtcars$gear<- factor(mtcars$gear) 5(plot <- mtcars %>% ...
调整离散型映射关系的图例函数是guide_legend(),它的语法结构如下: guide_legend( title = waiver(), title.position = NULL, title.theme = NULL, title.hjust = NULL, title.vjust = NULL, label = TRUE, label.position = NULL, label.theme = NULL, ...
ggplot2绘图系统——图例:guide函数、标度函数、overrides.aes参数 图例调整函数guide_legend也属于标度函数,但不能单独作为对象使用,即不能如p+guide_legend()使用。 1. guides及guides_legend函数 guide_legend函数参数: ...
guide = guide_legend()) #help("scale_fill_gradient") #2.7在不同x上计算y值:stat = "summary" #例:既可以显示原始数据又可以展示均值 ggplot(mpg,aes(trans,cty))+ geom_point()+ geom_point(stat = "summary",fun.y="mean",colour="red",size=4) ...