shape = guide_legend()) p3 <- p + scale_colour_continuous(guide = "colorbar") + scale_size_discrete(guide = "legend") + scale_shape(guide = "legend") 再比如,删除某一图例或整合所有图例 # 删除图例 p1 <- p + guides(colour = "none") p2 <- p + guides(colour = "colorbar",size...
除了颜色,scale_*_*()还可以修改大小,形状,坐标轴等的映射关系,具体格式为: ▲scale_ +美学映射(color、size、shape、x、y等)+_continuous/discrete等 我们以scale_size_manual()为例,看一下scale修改图形大小映射关系时的情况: 主题scale_() 除了scale_*_*()函数族,另一个对图形细节更重要的函数就是theme...
ggplot2对映射应用的标尺可以修改,ggplot提供了一大批 scale_xxxxxxxx 类型的函数,比如 scale_color_xxxx 类型函数用户修改颜色标尺,scale_shape_xxxx 修改形状,scale_linetype_xxxx 修改线型等。按照数据的类型,这些函数还有4种基本类型: continuous:连续型 discrete:离散型 identity:...
xlab("Mother’s IQ\n\n(b)") + xlim(c(60, 110)) + ylim(c(60, 130)) + scale_colour_manual(values = c("darkgrey", "black")) + theme(legend.title = element_blank()) + scale_shape_discrete( name = "DC_TRT", breaks = c("0", "1"), labels = c("Treatment", "Control"...
+scale_shape_discrete(name = "驱动方式") ) p1 运行上面程序后可获的如下所示的图像。 图2 Python中plotnine库数据可视化图像1 两者绘图程序的主要差异为:某些参数名称有差异,Python中使用的数据特征需要使用“”包裹,一些参数的取值可以使用数组或列表进行替换。
d3 <- ggplot(dsamp, aes(carat, price)) geom_point(aes(colour = clarity)) scale_color_brewer(palette='PiYG') labs(title='PiYG')grid.arrange(d,d1,d2,d3,nrow=2) 调整映射参数 scale_alpha()、scale_shape()、scale_size() p1 <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) geom_point(aes(alpha...
然后可以在scale_**函数中移除,这里是fill,你要根据自己的情况换成shape、color等。 pg_plot+scale_fill_discrete(guide = "none") 1. 第3种方法是在theme中移除。 pg_plot+theme(legend.position = "none") 1. 改变图例位置 也是在theme中更改, ...
在scale_*中使用guide参数。标度函数中,有严格的连续型和离散型变量之分。colorbar针对连续型变量,legend针对离散型变量。 #只用guide参数 a=pp+scale_color_continuous(guide='colorbar')+ scale_shape(guide='legend')+ scale_size_discrete(guide='legend') ...
scale_shape_discrete(breaks = c('4', 'f', 'r'), labels = c('Four-Wheel Drive', 'Front-Wheel Drive', 'Rear- Wheel Drive')) + scale_color_discrete(breaks = c('4', 'f', 'r'), labels = c('Four-Wheel Drive', 'Front-Wheel Drive', 'Rear- Wheel Drive')) ...
##[52] 'scale_shape_identity' 'scale_shape_manual' 'scale_size' ##[55] 'scale_size_area' 'scale_size_continuous' 'scale_size_date' ##[58] 'scale_size_datetime' 'scale_size_discrete' 'scale_size_identity' ##[61] 'scale_size_manual' 'scale_x_continuous' 'scale_x_date' ...