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在同一ggplot中绘制离散和连续的比例

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我想使用ggplot2绘制一些不同的数据项，使用两个不同的色标（一个连续和一个离散来自两个不同的df） . 我可以准确地描绘出我个人喜欢的方式，但我不能让它们一起工作 . 看起来你不能在同一个情节中运行两种不同的色标吗？我见过类似的问题here和here，这让我相信我想要实现的目标根本不可能在ggplot2中，但为了防止我错了我想说明我的问题，看看是否有变通 .

我有一些GIS流数据，附有一些分类属性，我可以绘制（下面的代码中的 p1 ）来得到：
enter image description here

我还有一组具有连续响应的位置，我也可以在下面的代码中绘制（ p2 ）以获得：
enter image description here
但是我无法将两者结合起来（下面的代码中为 p3 ） . 我收到这个错误

比例误差[[prev_aes]]：尝试选择少于一个元素

注释掉 scale_colour_hue("Strahler order") + 行会将错误更改为

错误：提供给连续刻度的离散值

基本上似乎ggplot2对 geom_path 调用和 geom_point 调用使用相同的比例类型（连续或离散） . 因此，当我将离散变量 factor(Strahler) 传递给 scale_colour_gradientn 时，绘图失败 .

有没有解决的办法？如果scale函数有 data 参数告诉它应该映射或设置属性，那将是惊人的 . 这甚至可能吗？

非常感谢和可重现的代码如下：

library(ggplot2)

### Download df's   ###
oldwd <- getwd(); tmp <- tempdir(); setwd(tmp)
url <- "http://dl.dropbox.com/u/44829974/Data.zip"
f <- paste(tmp,"\\tmp.zip",sep="")
download.file(url,f)
unzip(f)


### Read in data    ###
riv_df <- read.table("riv_df.csv", sep=",",h=T)
afr_df <- read.table("afr_df.csv", sep=",",h=T)
vil_df <- read.table("vil_df.csv", sep=",",h=T)


### Min and max for plot area   ###
xmin <- -18; xmax <- 3; ymin <- 4; ymax <- 15


### Plot river data ###
p1 <-   ggplot(riv_df, aes(long, lat)) + 
    geom_map( mapping = aes( long , lat , map_id = id ) , fill = "white" , data = afr_df , map = afr_df ) +
    geom_path( colour = "grey95" , mapping = aes( long , lat , group = group , size = 1 ) , data = afr_df ) +
    geom_path( aes( group = id , alpha = I(Strahler/6) , colour = factor(Strahler) , size = Strahler/6 ) ) +
    scale_alpha( guide = "none" ) +
    scale_colour_hue("Strahler order") +
    scale_x_continuous( limits = c( xmin , xmax ) , expand = c( 0 , 0 ) ) +
    scale_y_continuous( limits = c( ymin , ymax ) , expand = c( 0 , 0 ) ) +
    coord_map()
print(p1) # This may take a little while depending on computer speed...



### Plot response data  ###
p2 <- ggplot( NULL ) +
    geom_point( aes( X , Y , colour = Z) , size = 2 , shape = 19 , data = vil_df ) +
    scale_colour_gradientn( colours = rev(heat.colors(25)) , guide="colourbar" ) +
    coord_equal()
print(p2)



### Plot both together  ###
p3 <-   ggplot(riv_df, aes(long, lat)) + 
    geom_map( mapping = aes( long , lat , map_id = id ) , fill = "white" , data = afr_df , map = afr_df ) +
    geom_path( colour = "grey95" , mapping = aes( long , lat , group = group , size = 1 ) , data = afr_df ) +
    geom_path( aes( group = id , alpha = I(Strahler/6) , colour = factor(Strahler) , size = Strahler/6 ) ) +
    scale_colour_hue("Strahler order") +
    scale_alpha( guide = "none" ) +
    scale_x_continuous( limits = c( xmin , xmax ) , expand = c( 0 , 0 ) ) +
    scale_y_continuous( limits = c( ymin , ymax ) , expand = c( 0 , 0 ) ) +
    geom_point( aes( X , Y , colour = Z) , size = 2 , shape = 19 , data = vil_df ) +
    scale_colour_gradientn( colours = rev(heat.colors(25)) , guide="colourbar" ) +
    coord_map()
print(p3)
#Error in scales[[prev_aes]] : attempt to select less than one element

### Clear-up downloaded files   ###
unlink(tmp,recursive=T)
setwd(oldwd)

干杯，

西蒙

r graphics ggplot2 gis

3 回答

  • 9

    你可以这样做 . 您需要告诉网格图形将一个图叠加在另一个图之上 . 你必须得到边距和间距等，完全正确，你必须考虑顶层的透明度 . 简而言之......这不值得 . 以及可能使情节混乱 .

    但是，我认为有些人可能会喜欢如何实现这一点 . 注：我使用code from this gist使顶部图中的元素透明，因此它们不会使下面的元素不透明：

    grid.newpage()
pushViewport( viewport( layout = grid.layout( 1 , 1 , widths = unit( 1 , "npc" ) ) ) ) 
print( p1 + theme(legend.position="none") , vp = viewport( layout.pos.row = 1 , layout.pos.col = 1 ) )
print( p2 + theme(legend.position="none") , vp = viewport( layout.pos.row = 1 , layout.pos.col = 1 ) )

    有关如何将图例添加到网格布局上的另一个位置，请参阅我的答案here .

    enter image description here

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  • 2

    问题并不像你想象的那么复杂 . 一般来说，您只能映射一次美学 . 所以调用 scale_colour_* 两次对ggplot2毫无意义 . 它会试图强迫一个人进入另一个 .

    无论是连续的还是离散的，您都不能在同一图表中使用多个色标 . 包裹作者说，他们也无意添加这个 . 它实现起来相当复杂，并且使得制作令人难以置信的混乱图表变得太容易了 . （出于类似的原因，永远不会实现多个y轴 . ）

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  • 5

    我不是这样做的另一种方式，值得在这里提及：Fill and border colour in geom_point (scale_colour_manual) in ggplot

    基本上，将geom_point与_2566158一起使用可以使用 fill 而不是 color 美学来控制一系列点的颜色 . 这里's what my code looked like for this. I understand that there'没有提供数据，但希望它为您提供一个起点：

    biloxi + 
  geom_point(data = filter(train, primary != 'na'), 
             aes(y = GEO_LATITUDE, x = GEO_LONGITUDE, fill = primary), 
             shape = 21, color = NA, size = 1) + 
    scale_fill_manual(values = c('dodgerblue', 'firebrick')) + 
  geom_point(data = test_map_frame, 
             aes(y = GEO_LATITUDE, x = GEO_LONGITUDE, color = var_score), 
            alpha = 1, size = 1) + 
    scale_color_gradient2(low = 'dodgerblue4', high = 'firebrick4', mid = 'white',
                    midpoint = mean(test_map_frame$var_score))

    注意每次调用geom_point如何调用不同的美学（ color 或 fill ）

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