要在多条线上显示图例,可以使用scale_color_manual函数并将guide参数设置为guide_legend。以下是一个示例代码: library(ggplot2) # 创建数据框 df <- data.frame( x = c(1, 2, 3, 4, 5), y1 = c(1, 2, 3, 4, 5), y2 = c(2, 4, 6, 8, 10), y3 = c(3, 6, 9, 12, 15) ) ...
1)scale_color_manual 最常用的调整颜色的一个函数是 scale_color_manual,可以按照自己的想法任意配色。 p <- ggplot(data=mtcars, aes(x=mpg, y=disp, color=factor(cyl))) + geom_point() p 上图使用的是默认配色,如果想要换成自己想要的配色,就可以用 scale_color_manual 函数指定,比如: p + scale_...
p + scale_colour_manual(values = cols) p + scale_colour_manual(values = cols, breaks = c("4", "6", "8")) p + scale_colour_manual(values = cols, breaks = c("8", "6", "4")) #可以控制图例的顺序 p + scale_colour_manual(values = cols, breaks = c("4", "8", "6"))...
scale_color_manual(breaks = 5:1, labels = rev(c("Very unsatisfied","Unsatisfied", "Neutral","Satisfied","Very satisfied")), values = c("tan3","tan1","grey85","steelblue1","steelblue3")) # guide_legend(override.aes=...)用于覆盖图例区域从图表区域继承的参数 现在我们的图表是这样的:...
还有一个手动处理任意离散变量的标度函数scale_discrete_manual(),其增加了1个映射参数,如aesthetics = c("color", "fill") 现在还剩下11组标度函数,分类如下: (点击放大)7.1坐标轴标度与scales包 (点击放大) 参数解释: * name 表示指定坐标轴名称,也将作为对应的图例名称 ...
在Python中,可以使用ggplot2库中的scale_color_manual函数来自定义图表中的颜色映射。 scale_color_manual函数用于手动定义颜色映射,通过为不同的变量值指定不同的颜色。下面是使用scale_color_manual的步骤: 导入相关库: 代码语言:txt 复制 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as ...
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr...
scale_color_manual(..., values) 基本上所有的属性设置,都可以进行手动设置 另外从以上的参数来看,手动设置函数,除了正常的参数以外,还有一个values参数, 参数values的值可以是名称或者数字,名称用于指定相关设置选项的名称,数值则表示指定范围。通常用于设置图例。 下面来看一个具体的例子: p<-ggplot(iris,aes(Peta...
scale_color_manual(..., values) 基本上所有的属性设置,都可以进行手动设置 另外从以上的参数来看,手动设置函数,除了正常的参数以外,还有一个values参数, 参数values的值可以是名称或者数字,名称用于指定相关设置选项的名称,数值则表示指定范围。通常用于设置图例。
scale_fill_manual() 分配填充颜色,但这些填充颜色并未由我的图中的填充图例表示。 我期望 drop = FALSE 中的 scale_fill_manual() 显示因子的每个级别及其填充颜色,但它保留了级别并将它们显示为缺少填充颜色。如何使图例反映我为比例指定的映射? library(ggplot2) factor_data <- data.frame( my_factor <...