手动将图例添加到R/ggplot2绘图，而不干扰绘图

问：有没有可能在情节中添加一个与情节本身无关的图例，而且最关键的是，它不会干扰情节中的颜色

解释

我有关于传奇的所有信息。特别是，我有颜色的十六进制代码和标签。我不在乎什么形状显示线，点，以最容易的

我希望这能起到作用这是一个非常简单的最小工作示例：

the_colors <- c("#e6194b", "#3cb44b", "#ffe119", "#0082c8", "#f58231", "#911eb4", "#46f0f0", "#f032e6", 
                "#d2f53c", "#fabebe", "#008080", "#e6beff", "#aa6e28", "#fffac8", "#800000", "#aaffc3", 
                "#808000", "#ffd8b1", "#000080", "#808080", "#ffffff", "#000000")
the_labels <- c("01", "02", "03", "04", "05", "06", "07", "08", "09", "10")

the_df <- data.frame("col1"=c(1, 2, 2, 1), "col2"=c(2, 2, 1, 1), "col3"=c(1, 2, 3, 4))

the_plot <- ggplot() + geom_point(data=the_df, aes(x=col1, y=col2), color=the_colors[[4]])

the_plot <- the_plot +
  scale_color_manual("Line.Color", values=the_colors[1:length(the_labels)],
                      labels=the_labels)

但是，当然，它不再将传递的值作为颜色参数，而是将其解释为某种标签，并将这些数据点的颜色更改为_colors列表中的第一种颜色。同时，它只会在传说中包括这一个，而地狱里似乎没有办法说服它也包括其他人

在其他语言中，这是难以置信的简单。在R/ggplot2中，这似乎难以置信地困难

我想这样做的原因是：我想要一个不干扰我的情节色彩的传奇。这有时很不方便。图例必须与绘图中的颜色相混淆也没有更深层次的原因，只是在R/ggplot2中它是如何实现的

方法：我希望有一种方法可以轻松做到这一点，仍然将其视为一个传奇。如果做不到这一点，可以添加一个带有一些彩色点和一些文本的框，从而从头构建一个图例

其他问题：也有很多其他问题问同样的问题。相反，答案确实提出了解决OP具体问题的变通方法，通常是通过应用melt或其他方法，而不提供如何手动添加图例而不影响情节的问题的解决方案。例如，和。这不是我感兴趣的。我想知道我是否可以在任意的情节中添加任意的图例，如果可以，如何添加

软件：R 3.6.3，ggplot2 3.2.1

2020年3月30日编辑：

解决方案：如@Tjebo在下面的回答中所述，可以使用scale\u color\u identity创建一个与绘图合理独立的图例，并定义绘图中未显示的其他数据系列。通过@Tjebo回答中的选项1，我可以解决眼前的问题：

the_colors <- sort(c("#e6194b", "#3cb44b", "#ffe119", "#0082c8", "#f58231", "#911eb4", "#46f0f0", "#f032e6", 
            "#d2f53c", "#fabebe", "#008080", "#e6beff", "#aa6e28", "#fffac8", "#800000", "#aaffc3", 
            "#808000", "#ffd8b1", "#000080", "#808080"))

color_df <- data.frame(the_colors=the_colors[1:length(the_labels)], the_labels=the_labels)

the_df <- data.frame("col1"=c(1, 2, 2, 1), "col2"=c(2, 2, 1, 1), "col3"=c(1, 2, 3, 4))

the_plot <- ggplot() + 
    geom_point(data = color_df, aes(x = the_df$col1[[1]], y = the_df$col2[[1]], color = the_colors)) +
    scale_color_identity(guide = 'legend', labels = color_df$the_labels) 

the_plot <- the_plot +
  geom_point(data=the_df, aes(x=col1, y=col2), color=the_colors[[4]]) 

print(the_plot)

注：如果颜色定义为数据框中的第三列，也可以立即绘制数据系列。我只是想指出，解决方案是灵活的，以后可以修改绘图，而不会干扰图例或绘图中已排列的数据点的颜色

编辑2020年3月30日，附加说明：使用此解决方案，图例将按十六进制代码对颜色进行排序。我无法理解它为什么会这样做，但它确实做到了。因此，为了使图例中的颜色与预期的颜色相匹配，十六进制代码的向量应该像上面代码中所做的那样预先排序

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在R和ggplot2的正常使用中，这样的意外行为不会引起关注，因为您让ggplot2为您做图例，并严格限制自己使用的设计。这个解决方案基本上是一个关于如何在ggplot2中使用图例的破解，不幸的是，它限制性很大。因此，这种黑客行为很可能会在未来版本的ggplot或R中被破解。

也许这就是你想要的。。Plot 1绝对不是一种聪明的、ggplot-y的绘图方式。本质上，您并没有可视化数据的维度。下面是另一个选项图2

下图-创建新的数据框并使用比例\颜色\标识进行绘图。使用第二个绘图的数据点，该数据点位于第二个绘图点，并对第一个绘图点进行过多绘图，因此该点消失

图书馆管理员

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ggplot或R中的_颜色？如果是基本图形，那么它非常简单。@Edward谢谢；不幸的是，我确实需要ggplot2的其他功能，尽管我没有在示例中包括这些功能。感谢您提供了这个非常全面的答案。你是对的，在我的例子中，颜色与正在绘制的数据帧有关，所以你的第二个更ggplot-y的解决方案也很好。然而，我认为更一般的问题是要问一个图例，它与数据无关，不会被数据改变，反之亦然。您的第一个解决方案是以这种方式模块化的；我喜欢。关于你的第一个解决方案的最后一句话。在本例中，R/ggplot2将按十六进制代码字符串对颜色进行排序。这反过来意味着，如果事先对向量进行排序，则硬编码为_颜色向量中位置的图中的颜色通常只会产生预期的颜色。位置4的蓝色0082c8在这里是一个例外。这是正确的。我不喜欢这个解决方案的另一个原因！控制值/标签配对更具挑战性

the_colors <- sort(c("#e6194b", "#3cb44b", "#ffe119", "#0082c8", "#f58231", "#911eb4", "#46f0f0", "#f032e6", 
            "#d2f53c", "#fabebe", "#008080", "#e6beff", "#aa6e28", "#fffac8", "#800000", "#aaffc3", 
            "#808000", "#ffd8b1", "#000080", "#808080"))

color_df <- data.frame(the_colors=the_colors[1:length(the_labels)], the_labels=the_labels)

the_df <- data.frame("col1"=c(1, 2, 2, 1), "col2"=c(2, 2, 1, 1), "col3"=c(1, 2, 3, 4))

the_plot <- ggplot() + 
    geom_point(data = color_df, aes(x = the_df$col1[[1]], y = the_df$col2[[1]], color = the_colors)) +
    scale_color_identity(guide = 'legend', labels = color_df$the_labels) 

the_plot <- the_plot +
  geom_point(data=the_df, aes(x=col1, y=col2), color=the_colors[[4]]) 

print(the_plot)

the_plot <- ggplot() + 
  geom_point(data = color_df, aes(x = the_df$col1[[1]], y = the_df$col2[[1]], color = the_colors)) +
  scale_color_identity(guide = 'legend', labels = color_df$the_labels)

the_plot <- the_plot + 
  geom_point(data=the_df, aes(x=col1, y=col2), color=the_colors[[4]])

the_plot <- the_plot +
  geom_point(data=the_df, aes(x=col1, y=col3), color=the_colors[[6]])