ggplot2基础（5）——配色与图例
参考《R数据可视化手册》、《R绘图：一文了解ggplot2颜色的设置》、《ggplot2图例设置》、《Continuous colour bar guide》、《ggplot2学习笔记——图例系统及其调整函数》
在ggplot2中颜色是一个图形属性(aesthetic)。一般而言我们会将数据中的某个属性映射为颜色，以便于在帮助读者来理解图片的内容，而在R中，变量可以分为以下几种：
- 连续变量
- 离散变量
其中离散变量又可以分为
- 有序的分类变量
- 无序的分类变量
对于不同类型的变量，我们可以使用不同的方法进行映射
查看R中的颜色名称可以使用
colors()函数
1 颜色
1.1连续型变量的映射函数
填充色函数
填充色函数包括
-
scale_fill_gradient()两色渐变 -
scale_fill_gradient2()三色渐变 -
scale_fill_gradientn()等间隔的n种颜色的渐变色 -
scale_fill_viridis_c()viridis调色板
轮廓色函数
轮廓色函数包括：
-
scale_colour_gradient()两色渐变 -
scale_colour_gradient2()三色渐变 -
scale_colour_gradientn()等间隔的n种颜色的渐变色 -
scale_colour_viridis_c()viridis调色板
在使用两色渐变的时候，需要指定参数low和high；
在使用三色渐变的时候，还需要指定参数mid；
使用间隔n中间色渐变的时候，需要指定colous；
viridis调色板是对色盲友好的调色板，ggplot2（3.0.0）附带了该调色板
library(ggplot2)
library(scales)
library(cowplot)
p <- ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, colour=disp)) +
geom_point(size=3)
p1 <- p + scale_colour_gradient(low="black", high="white")
p2 <- p + scale_colour_gradient2(low=muted("red"), mid="white", high=muted("blue"), midpoint=10)
p3 <- p + scale_colour_gradientn(colours=c("darkred", "orange", "yellow", "white"))
p4 <- p + scale_colour_viridis_c()
plot_grid(p, p1, p2, p3, p4)
image.png
1.2 离散型变量的映射函数
填充色函数
-
scale_fill_discrete()/scale_fill_hue色轮周围均匀等距色 -
scale_fill_grey()灰度调色板 -
scale_fill_viridis_d()viridis调色板 -
scale_fill_brewer()ColorBrewer调色板 -
scale_fill_manual()自定义颜色
轮廓色函数
-
scale_colour_discrete()/scale_colour_hue色轮周围均匀等距色 -
scale_colour_grey()灰度调色板 -
scale_colour_viridis_d()viridis调色板 -
scale_colour_brewer()ColorBrewer调色板 -
scale_colour_manual()自定义颜色
先看几个简单的例子：
library(ggplot2)
library(scales)
library(cowplot)
p <- ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, colour=factor(cyl))) +
geom_point(size=3)
p1 <- p + scale_colour_viridis_d()
p2 <- p + scale_colour_hue(l=45)
p3 <- p + scale_colour_brewer(palette = "Oranges")
p4 <- p + scale_colour_grey()
plot_grid(p, p1, p2, p3, p4)
image.png
最后重点说一下自定义调色板，在使用自定义调色板的时候，需要指定参数values，需要注意的是values参数在指定过程中，其颜色的数量需要与离散变量的数量相一致，不过不想使用默认的颜色顺序，也可在values中指定。
library(viridis)
p <- ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, colour=factor(cyl))) +
geom_point(size=3)
p1 <- p + scale_colour_manual(values=c("red", "blue", "yellow"))
p2 <- p + scale_colour_manual(values=c("6"="red", "8"="blue", "4"="yellow"))
p3 <- p + scale_colour_manual(values=viridis(3))
plot_grid(p, p1, p2, p3)
image.png
2 图例
对于图例的操作，主要涉及三类函数，分别是：
guides()theme()-
scale_fill_****()和scale_colour_****()
2.1 guide()
guides()函数的定义为：
guides(
colour/fill = guide_colorbar()/guide_legend(),
size = guide_legend(),
shape = guide_legend(),
linetype = guide_legend(),
alpha = guide_legend()
)
其中guide_colorbar()主要用于处理连续型变量，guide_legend()用于处理离散型变量。
guide_colorbar()函数的定义为：
guide_colorbar(
title = waiver(),
title.position = NULL,
title.theme = NULL,
title.hjust = NULL,
title.vjust = NULL,
label = TRUE,
label.position = NULL,
label.theme = NULL,
label.hjust = NULL,
label.vjust = NULL,
barwidth = NULL,
barheight = NULL,
nbin = 300,
raster = TRUE,
frame.colour = NULL,
frame.linewidth = 0.5,
frame.linetype = 1,
ticks = TRUE,
ticks.colour = "white",
ticks.linewidth = 0.5,
draw.ulim = TRUE,
draw.llim = TRUE,
direction = NULL,
default.unit = "line",
reverse = FALSE,
order = 0,
available_aes = c("colour","color", "fill")
...
)
在此只介绍一些比较重要的参数：
-
title图例的标题 -
title.position图例的位置 -
title.theme通过element_text()函数设置图例标题文字的大小、字体、颜色、倾斜角度等样式 -
label是否显示图例 -
label.position图例标签的位置 -
label.theme通过element_text()函数设置图例标签文字的大小、字体、颜色、倾斜角度等样式 -
barwidth与barheight使用unit()函数设置图例的宽度和高度 -
ticks色条上的刻度是否可见 -
draw.ulim和draw.llim上下刻度线是否可见 -
direction图例水平放置还是垂直放置，可以设置为"horizontal"或"vertical" -
reverse图例刻度的顺序是否颠倒 -
order多类图例时，图例的排序
guide_legend()函数的定义为：
guide_legend(
title = waiver(),
title.position = NULL,
title.theme = NULL,
title.hjust = NULL,
title.vjust = NULL,
label = TRUE,
label.position = NULL,
label.theme = NULL,
label.hjust = NULL,
label.vjust = NULL,
keywidth = NULL,
keyheight = NULL,
direction = NULL,
default.unit = "line",
override.aes = list(),
nrow = NULL,
ncol = NULL,
byrow = FALSE,
reverse = FALSE,
order = 0,
...
)
其中绝大多数参数与guide_colorbar相一致，差别在于：
-
key.width/key.height/key.size用于控制图例中小矩形块（key）的宽、高、大小
library(ggplot2)
library(scales)
library(cowplot)
p <- ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, colour=disp, shape=factor(cyl))) +
geom_point(size=3)
p1 <- p +
guides(
color = guide_colorbar(
title = "Legend 1",
ticks = FALSE,
label.position='left',
order = 2,
),
shape = guide_legend(
title = "Legend 2",
label.position='top',
order = 1,
)
)
p2 <- p +
guides(
color = guide_colorbar(
title = "Legend 1",
ticks = FALSE,
label.position='left',
reverse = TRUE,
order = 1,
),
shape = guide_legend(
title = "Legend 2",
label.position='top',
order = 2
)
)
plot_grid(p, p1, p2)
image.png
2.2 theme()
在主题中，也能够对图例进行一定的设置，其参数为以legend开头的一些参数，包括：
-
legend.background图例的背景色，使用element_rect()进行设置 -
legend.margin图例的边界 -
legend.spacing图例间的空距，使用unit()进行设置 legend.spacing.xlegend.spacing.y-
legend.key图例符号 -
legend.key.size图例符号的大小 -
legend.text图例文本标签 -
legend.text.align图例文本标签的对齐方式（0为左对齐，1为右对齐） -
legend.title图例标题，使用element_text()进行设置 -
legend.title.align图例标题的对齐方式 -
legend.position图例位置（"none", "top", "bottom", "left", "right"） -
legend.direction图例水平放置还是垂直放置，可以设置为"horizontal"或"vertical" -
legend.justification图例居中的方式 -
legend.box多图例的排列方式，可以设置为"horizontal"或"vertical" -
legend.box.just多图例的居中方式 legend.box.marginlegend.box.backgroundlegend.box.spacing
其中需要说明的是：
-
legend.position除了可以设置为"none", "top", "bottom", "left", "right"外，还可以设置为c(x, y)的形式，x/y的取值范围为(0,1)，其中图片的左下角为(0, 0)，右上角为(1, 1)；而legend.justification用来设定图例的那个点放置到legend.position所指定的坐标上（默认为(0.5, 0.5)）
library(ggplot2)
library(scales)
library(cowplot)
p <- ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, colour=disp, shape=factor(cyl))) +
geom_point(size=3)
p1 <- p + theme(
legend.position = c(1,0),
legend.justification=c(1,0),
)
p2 <- p1 + theme(
legend.background = element_blank(),
legend.key = element_blank(),
legend.title = element_text(
face = "italic",
color = "red",
size = 14,
)
)
plot_grid(p, p1, p2)
image.png
2.3 scale_fill_****()和scale_colour_****()
这两个函数在颜色部分已经做了比较细致的介绍了，在此只介绍一些和图例相关的设置
-
labs图例的标签名称 -
limits可以用于设置类别的顺序
