geom_line: 按变量在x轴上的顺序连接
geom_path: 按变量在数据中出现的顺序连接
library(ggplot2)
# geom_line and geom_path -------------------------------------
library(ggplot2)
ggplot(data = economics_long, aes(x = date, y = value01, group = variable)) +
geom_line()
折线图的美学映射有:
x
y
group
alpha
size
linetype
colour
alpha:透明度
因为透明度不容易区分,所以一般不推荐将透明度用于分组。使用时,ggplot2会 发出警告:Using alpha for a discrete variable is not advised。
size:折线粗细
一般不推荐用折线粗细分组。使用时,ggplot2会 发出警告:sing size for a discrete variable is not advised。
linetype:折线类型
library(ggplot2)
ggplot(data = economics_long, aes(x = date, y = value01, linetype = variable)) +
geom_line()
colour(color)
用色彩表现分组变量是最常用的形式,默认配色方案只需要调用就行。
- 默认调色
ggplot(data = economics_long, aes(x = date, y = value01, color= variable)) +
geom_line()
- 使用scale_colour_brewer()
和其他默认配色策略的调用方式相同,可以直接调用默认配色盘,在R中用RColorBrewer::display.brewer.all()查看。
p <- ggplot(data = economics_long, aes(x = date, y = value01, color= variable)) +
geom_line()
# 调用YlGnBu 配色额方案
p + scale_colour_brewer(palette = "YlGnBu")
第二种是去colorbrewer选择理想的配色,然后复制色彩编码,生成自己的配色盘,然后用paltte 调用。
- DIY 配色
可以用于折线图的DIY配色函数为 scale_colour_manual(),参数包括:
palette:调色板设计,里面包含很多颜色,供values = 调用。
values:色彩值,可以是cols <- c("a" = "red", "b" = "blue", "c" = "darkgreen"),此时分组变量和色彩映射一一对应;也可以是cols <- c( "red", "blue", "darkgreen"),此时分组变量和色彩依靠顺序进行映射。
labels:分组标签,各个颜色代表的组别。
name:legend的名字。
breaks:设置组别,元素需要和labels一样多。
limits:影响的是图形上显示的元素,如果limits里面有4个元素,但实际只有2个分组变量,那么会出现两个NA值。
p <- ggplot(data = economics_long, aes(x = date, y = value01, color= variable)) +
geom_line()
# 设置配色盘
cols <- c( "red", "blue", "darkgreen", "orange", "black")
# 改变配色
p + scale_colour_manual(values = cols)