2024-06-16

小果带你认识R数据可视化之图例设置(一)

小师妹生信果 2024-03-09 19:00:33

转自公众号：R语言学徒
http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=Mzg5MDk3Mzg4OA==&mid=2247489626&idx=1&sn=86f41619cb2389990ff2510257c672d3

在R中，可以使用不同的函数和参数来设置图例的样式和位置，为了图片的美观，我们通常在不同的图片中选择使用不同的图例。那么接下来小果会从图例设置的多个方面来讲述，让小伙伴们可以学习到五彩斑斓的图例设置，每次作图时都能够选择出自己喜欢的图例。在这之前小果还是先强烈推荐一下自己的工具平台（http://www.biocloudservice.com/home.html），那接下来废话不多说，直接开始吧。

1. 图例符号

每种图形类型（如点图、线图、条形图等）都有对应的draw_key_()函数，用于绘制图例中的标记符号。可以使用key_glyph函数来设置不同的draw_key_()函数，以实现自定义的标记符号。

小果来举个简单的例子：

> p <- ggplot(economics, aes(date, psavert, color = "xiao guo"))> p1 <- p + geom_line()> p2 <- p + geom_line(key_glyph = "timeseries")> p3 <- p + geom_line(key_glyph = draw_key_timeseries)> p4 <- p + geom_line(key_glyph = draw_key_rect)> plot_grid(p1, p2, p3, p4, labels = LETTERS[1:4],nrow = 2)

除了timeseries之外，key_glyph还有其他几种类型，包括color，bar、legend和label，小果在这就不一一展示了。

2. 颜色条

颜色条是用于表示数据范围和对应颜色的图形元素。它通常用于数据可视化中，用于显示数据的变化趋势或不同程度的差异。

小果再来举几个例子：

> df <- expand.grid(X1 = 1:20, X2 = 1:20)> df$value <- df$X1 * df$X2> p1 <- ggplot(df, aes(X1, X2)) + geom_tile(aes(fill = value))> p1 + scale_fill_continuous(guide = "colourbar")        > #或者> p1 + scale_fill_continuous(guide = guide_colourbar())> #或者> p1 + guides(fill = guide_colourbar())

小伙伴们要知道guide_colourbar 函数的参数是特别多的，小果接下来主要介绍一些常用的。

> # 设置大小> p2 <- p1 + guides(fill = guide_colourbar(barwidth = 1, barheight = 20))> # 删除标签> p3 <- p1 + guides(fill = guide_colourbar(label = FALSE))> # 调整标签位置> p4 <- p1 + guides(fill = guide_colourbar(label.position = "left"))> # 设置标签主题> p5 <- p1 + guides(fill = guide_colourbar(label.theme = element_text(colour = "purple", angle = 0)))> # 颜色条的分箱个数，越大越平滑> p6 <- p1 + guides(fill = guide_colourbar(nbin = 3))> p7 <- p1 + guides(fill = guide_colourbar(nbin = 100))> plot_grid(p1, p2, p3, p4, p5 , p6, p7, labels = LETTERS[1:7], nrow =

4)

3. 基本图例设置

在ggplot2中，guide_legend()函数用于创建一个自定义的图例（legend）。图例是用于解释图形中使用的颜色、形状、大小等可视化属性的图形元素。guide_legend()函数可以用于修改图例的各种属性，包括标题、标记符号、标签、位置等。以下是guide_legend()函数的一些常用参数：

1.title：图例的标题。

2.label：图例的标签。可以使用override.aes参数来自定义标签的属性，例如颜色、字体大小等。

3.keywidth和keyheight：图例标记符号的宽度和高度。

4.direction：图例的排列方向。可以是”horizontal”（水平排列）或”vertical”（垂直排列）。

5.position：图例的位置。可以是”top”、”bottom”、”left”或”right”，或者是一个坐标值。

6.nrow和ncol：图例的行数和列数（仅在position参数为”top”、”bottom”、”left”或”right”时有效）。

接下来小果给大家举几个例子，首先我们先绘制一个简单的图例。

> df <- expand.grid(X1 = 1:20, X2 = 1:20)> df$value <- df$X1 * df$X2> p1 <- ggplot(df, aes(X1, X2)) + geom_tile(aes(fill = value))> p1 + scale_fill_continuous(guide = guide_legend())

我们再来设置各种样式。

> # 设置图例标题的位置> p2 <- p1 + guides(fill = guide_legend(title = "xiao guo", title.position = "left"))> # 使用 element_text 设置图例标题的样式> p3 <- p1 + guides(fill =+                     guide_legend(title = "xiao guo",+                       title.theme = element_text(+                         size = 20,+                         face = "italic",+                         colour = "purple",+                         angle = 0+                       )+                     )+ )> # 设置标签的位置> p4 <- p1 + guides(fill = guide_legend(title = "xiao guo",label.position = "left", label.hjust = 1))> # 设置标签的样式> p5 <- p1 + scale_fill_continuous(breaks = c(5, 10, 15),+                                  labels = paste("long", c(5, 10, 15)),+                                  guide = guide_legend(title = "xiao guo",+                                    direction = "horizontal",+                                    title.position = "top",+                                    label.position = "bottom",+                                    label.hjust = 0.5,+                                    label.vjust = 1,+                                    label.theme = element_text(angle = 90)+                                  )+ )> plot_grid(p2, p3, p4, p5, labels = LETTERS[1:4], nrow = 2)