问ggplot2:改变scale_color_viridis_c的阿尔法，而不是图例EN前言 本文翻译自 Why Moving Elements With Translate() Is Better Than Pos:abs Top/left，本文有改动，添加了一些作者自己的理解，不当之处还请看客指出。 翻译正文 目前我们对文档中的某个元素进行
连续变量：使用scale_color_viridis_c()或scale_fill_viridis_c()：ggplot(mpg, aes(x = displ, y...
查看scale_fill_gradientn等函数的说明发现很多用于连续颜色设置的函数都有palette参数选项,似乎连续型和离散型颜色在函数上没有严格区别,但实际使用时会出错,或许这些功能只是H.W做的TODO list。 2.3.Viridis color palettes viridis提供了五种色带: viridis:option D,为默认色带,翠绿色; magma:option A,岩溶色; in...
[21] "scale_fill_viridis_c" "scale_fill_viridis_d 先看看“continuous”的用法。对于数据为非因子型的填充色映射,ggplot2自动使用“continuous”类型颜色标尺表示连续颜色空间。如果要修改默认颜色就要使用scale_fill_continuous函数进行修改,这个函数最有用的参数是low和hig...
viridis_d函数用于离散数据配色,可以使用option参数设置不同的调色板 # viridis_d 用于离散数据 txsamp <- subset(txhousing, city %in% c("Houston", "Fort Worth", "San Antonio", "Dallas", "Austin")) d <- ggplot(data = txsamp, aes(x = sales, y = median)) + ...
sc=ax.scatter(x,y,z,c=temperature,cmap=viridis,marker=o) #添加颜色条 cbar=plt.colorbar(sc) cbar.set_label(温度(°C)) #设置图表标题和标签 ax.set_title(燃料棒三维温度分布) ax.set_xlabel(x位置(cm)) ax.set_ylabel(y位置(cm)) ...
如果你的数据确实是连续的,并且你想根据这些连续值设置填充颜色,你应该使用scale_fill_gradient()、scale_fill_gradient2()或scale_fill_viridis()等适合连续值的填充比例尺函数。 如果你确实想使用scale_fill_manual(),你需要先将连续数据转换为离散数据(如通过分组或分类)。 根据转换后的数据或选择的填充比例尺函...
* type 在scale_color_continuous中表示指定变化类型,是普通渐变“gradient”还是色盲渐变“viridis” 在scale_xxx_distiller()中表示指定色板类型,是“seq”渐变,“qual”离散对比,还是“div”两极色板 * palette 表示指定色条类型,当type色板类型已经指定的情况下,可以用序号指定,若type未指定,则必须用色条名称指定...
ggplot(data=mtcars, aes(x=mpg, y=disp, color=qsec)) + geom_point() + scale_colour_gradient(low="lightgreen", high="darkgreen") 以上是三种常见的配色方案。 当然,也有其它的可以选择,比如:scale_fill_discrete 可以指定离散型配色;scale_colour_viridis_d() 和 scale_colour_viridis_c() 分别指定...
ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = class)) + geom_point(size = 5) + scale_color_viridis_d() # d 表示 discrete(离散) 连续变量:使用scale_color_viridis_c()或scale_fill_viridis_c(): ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = cty)) + geom_point(size = 5) +...