scale_color_identity(),scale_fill_identity(),scale_shape_identity(),scale_linetype_identity(), scale_alpha_identity(),scale_size_identity(),scale_discrete_identity(),scale_continuous_identity() 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("...
[1] "binned" "continuous" "discrete" "identity" "manual" # 形状 > scalexx <- scalex[grepl("scale_shape.+", scalex)] > unique(gsub("(([^_]+_){2})(.+)","\\3",scalexx)) [1] "binned" "continuous" "discrete" "identity" "manual" "...
如果数据是因子型的颜色映射,颜色标尺则是离散型的,修改标尺需要使用相应的离散型颜色标尺如scale_color_discrete或scale_color_hue。这两个函数只是别名函数,早期版本只有scale_color_hue。它们通过设置色调范围(h)、饱和度(c)和亮 度(l)获取颜色,不太容易掌握: set.seed(100) dt <- diamonds[sample(nrow(diamo...
实现上面的这些可以使用scale_x等函数,同时像xlab这样的函数实现其中某一方面的功能,但是用起来更加方便 因为这里的数据也有连续和离散之分,所以也要使用不同的函数来实现。 # 横坐标是离散变量,纵坐标是连续变量 p0 <- ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), mpg)) + geom_point() # 其实scale_x_discrete函数主要...
查看ggplot2包的官方文档,我们可以看到scale系列函数构成是有一定规律的。如scale_fill_gradient和scale_x_continuous 三个单词用_连接 第一个都是scale 第二个是要更改的内容,如color fill x y linetype shape size等 第三个是具体的类型 本文分为以下两个部分 ...
查看ggplot2包的官方文档,我们可以看到scale系列函数构成是有一定规律的。如scale_fill_gradient和scale_x_continuous 三个单词用_连接 第一个都是scale 第二个是要更改的内容,如color fill x y linetype shape size等 第三个是具体的类型 本文分为以下两个部分 ...
...这里主要谈的还是标签,关于坐标的范围限定,可以参考:[[57-R可视化6-ggplot2三部曲最终之进阶为菜鸟]] 连续与分类数据的处理 无论是y 还是x 轴,都对应scale_**_discrete/...continuous,比如x轴如果是分类数据,则使用函数scale_x_discrete。...expand=c(0,0), label = paste0("GSE", "00", 0:9)...
查看ggplot2包的官方文档,我们可以看到scale系列函数构成是有一定规律的。如scale_fill_gradient scale_x_continuous 三个单词用_连接 第一个都是scale 第二个是要更改的内容,如color fill x y linetype shape size 等 第三个是具体的类型 本文分为以下两个部分 ...
查看ggplot2包的官方文档,我们可以看到scale系列函数构成是有一定规律的。如scale_fill_gradient scale_x_continuous 三个单词用_连接 第一个都是scale 第二个是要更改的内容,如color fill x y linetype shape size 等 第三个是具体的类型 本文分为以下两个部分 ...
在R的ggplot中,scale_fill_discrete是一个函数,用于设置离散型变量的填充颜色。它可以用于修改图例的颜色标签,但不会更改图例标签的文本。 具体来说,scale_fill_discrete函数可以接受多个参数,包括name、labels、breaks和limits等。其中,name参数用于设置图例的标题,labels参数用于设置图例标签的文本,breaks参数用于设置图...