R 如何在ggplot图表中自动生成图例？_R_Ggplot2_Forcats

R 如何在ggplot图表中自动生成图例？

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考虑这个简单的例子

library(dplyr)
library(forcats)
library(ggplot2)

mydata <- data_frame(cat1 = c(1,1,2,2),
           cat2 = c('a','b','a','b'),
           value = c(10,20,-10,-20),
           time = c(1,2,1,2))

mydata <- mydata %>% mutate(cat1 = factor(cat1),
                 cat2 = factor(cat2))

> mydata
# A tibble: 4 x 4
  cat1  cat2  value  time
  <fct> <fct> <dbl> <dbl>
1 1     a      10.0  1.00
2 1     b      20.0  2.00
3 2     a     -10.0  1.00
4 2     b     -20.0  2.00

显示：

因为我（自愿）在

scale\u color\u manual（）

中犯了一个错误，所以标签是错误的。事实上，明亮的红点是

1-a

，而不是

1-b

（注意标签是如何简单地连接变量名的）。这个想法是，如果有更多的因素水平，猜测正确的顺序可能会很棘手

有没有一种方法可以使这种标记自动化（甚至更好：标记和着色）？可能使用猫的

？也许可以事先在数据帧中将标签创建为字符串

谢谢

如果cat1/cat2的系数级别数量不固定（但可能远大于2），我将尝试使用

hsv（）

计算适当的颜色，而不是手动分配它们

颜色备忘表相当准确地总结了HSV颜色模型：

色调（h）本质上是你的彩虹色轮，饱和度（s）决定颜色的强度，值（v）决定颜色的暗度。每个参数都接受[0,1]范围内的值

下面是我将如何使其适应此用例：

mydata2 <- mydata %>%

  # use "-" instead of the default "." since we are using that for the labels anyway
  mutate(interacted.variable = interaction(cat1, cat2, sep = "-")) %>%

  # cat1: assign hue evenly across the whole wheel,
  # cat2: restrict both saturation & value to the [0.3, 1], as it can look too
  #       faint / dark otherwise
  mutate(colour = hsv(h = as.integer(cat1) / length(levels(cat1)),
                      s = 0.3 + 0.7 * as.integer(cat2) / length(levels(cat2)),
                      v = 0.3 + 0.7 * as.integer(cat2) / length(levels(cat2))))

# create the vector of colours for scale_colour_manual()
manual.colour <- mydata2 %>% select(interacted.variable, colour) %>% unique()
colour.vector <- manual.colour$colour
names(colour.vector) <- manual.colour$interacted.variable
rm(manual.colour)

> colour.vector
      1-a       1-b       2-a       2-b 
"#3AA6A6" "#00FFFF" "#A63A3A" "#FF0000"

具有更多因子级别的图示（代码相同，除了在色标中添加了指定

guide\u图例（byrow=TRUE）

：

mydata3 <- data.frame(
  cat1 = factor(rep(1:3, times = 5)),
  cat2 = rep(LETTERS[1:5], each = 3),
  value = 1:15,
  time = 15:1
) %>%
  mutate(interacted.variable = interaction(cat1, cat2, sep = "-"),
         colour = hsv(h = as.integer(cat1) / length(levels(cat1)),
                      s = 0.3 + 0.7 * as.integer(cat2) / length(levels(cat2)),
                      v = 0.3 + 0.7 * as.integer(cat2) / length(levels(cat2))))

manual.colour <- mydata3 %>% arrange(cat1, cat2) %>%
  select(interacted.variable, colour) %>% unique()
colour.vector <- manual.colour$colour
names(colour.vector) <- manual.colour$interacted.variable
rm(manual.colour)

ggplot(mydata3,
       aes(x = time, y = value, colour = interacted.variable)) +
  geom_point(size = 15) +
  scale_colour_manual(name = "",
                      values = colour.vector,
                      breaks = names(colour.vector),
                      guide = guide_legend(byrow = TRUE)) +
  theme(legend.position = "bottom")

mydata3%
突变（interactive.variable=交互作用（cat1、cat2、sep=“-”，
颜色=hsv（h=整数（cat1）/长度（电平（cat1）），
s=0.3+0.7*作为整数（cat2）/长度（级别（cat2）），
v=0.3+0.7*作为整数（cat2）/长度（级别（cat2）））
手动.颜色%排列（cat1、cat2）%>%
选择（interactive.variable，color）%>%unique（）
color.vector你到底想改变什么：标签，分配给因子级别的颜色，或者两者都改变？你在寻找什么样的图案---颜色基于cat1？嗨@Camille，理想情况下我想同时改变颜色和标签。但是如果这太难，标签在这里是优先考虑的，因为它们实际上表明了 interaction@Camille例如，如示例所示，cat1
控制颜色，cat2
控制hueI，但它还没有真正使用过，但是munsell
包应该使这些计算更容易。它专门用于颜色操纵，适合ggplot2
世界。@Camille，有趣的是ting.你有一个例子吗？Z.Lin这确实是一个改进你已经很好的答案的方法不是我自己的，但是munsell
在CRAN和上有文档记录。还有一个可以与colorspace包一起使用的方法，它实际上可能更适合这个问题。@Camille如果你能提供一个有效的那就拿那个包举例吧。我敢肯定你的答案也会被提高
ggplot(mydata2,
       aes(x = time, y = value, colour = interacted.variable)) +
  geom_point(size = 15) +
  scale_colour_manual(name = "",
                      values = colour.vector,
                      breaks = names(colour.vector)) +
  theme(legend.position = "bottom")

mydata3 <- data.frame(
  cat1 = factor(rep(1:3, times = 5)),
  cat2 = rep(LETTERS[1:5], each = 3),
  value = 1:15,
  time = 15:1
) %>%
  mutate(interacted.variable = interaction(cat1, cat2, sep = "-"),
         colour = hsv(h = as.integer(cat1) / length(levels(cat1)),
                      s = 0.3 + 0.7 * as.integer(cat2) / length(levels(cat2)),
                      v = 0.3 + 0.7 * as.integer(cat2) / length(levels(cat2))))

manual.colour <- mydata3 %>% arrange(cat1, cat2) %>%
  select(interacted.variable, colour) %>% unique()
colour.vector <- manual.colour$colour
names(colour.vector) <- manual.colour$interacted.variable
rm(manual.colour)

ggplot(mydata3,
       aes(x = time, y = value, colour = interacted.variable)) +
  geom_point(size = 15) +
  scale_colour_manual(name = "",
                      values = colour.vector,
                      breaks = names(colour.vector),
                      guide = guide_legend(byrow = TRUE)) +
  theme(legend.position = "bottom")