R语言可视化及作图7--ggplot2之标签、图例和标题绘制

2023-02-25 10:30:02Python020

R语言可视化及作图7--ggplot2之标签、图例和标题绘制,第1张

R语言绘图系列：

使用geom_label绘制标签散点图

绘制点，并通过nudge参数对标签进行x轴和y轴上的平移

使用angle参数对标签角度进行设置

geom_label可以使用fill对颜色进行填充,fontface设置字体，geom_text不能填充颜色

parse参数意思是前面传入的是一个数学表达式，size定义标签相对大小。

画一个散点图

annotate函数传入标签

添加矩形

添加短线段

2.1 guide_legend函数（主要参数：color, shape, size）

图例调整函数也属于标度函数的一类，但不可以直接使用加号来连接，必须放在函数中，作为一个参数。

guide_colorbar和guide_legend设置的是不同的图例，guide_colorbar定义色条图例，guide_legend定义普通图例。

2.2 标度函数scale

对于连续型变量，使用的参数是scale_xxx_continous()，对于分类型变量，使用的是scale_xxx_discrete()。

2.3：theme函数

在theme函数中，与图例有关的主要参数有：

标题主要有五种：主标题，副标题，角注，x轴标签和y轴标签

ggtitle()只能定义标题和副标题，默认的位置在左上角。

画上三角矩阵 corrplot(M, type = "upper")

供参考。

corrplot中参数详解

corrplot(corr, method = c("circle", "square", "ellipse", "number", "shade",

"color", "pie"), type = c("full", "lower", "upper"), add = FALSE,

col = NULL, bg = "white", title = "", is.corr = TRUE, diag = TRUE,

outline = FALSE, mar = c(0, 0, 0, 0), addgrid.col = NULL,

addCoef.col = NULL, addCoefasPercent = FALSE, order = c("original",

"AOE", "FPC", "hclust", "alphabet"), hclust.method = c("complete", "ward",

"ward.D", "ward.D2", "single", "average", "mcquitty", "median", "centroid"),

addrect = NULL, rect.col = "black", rect.lwd = 2, tl.pos = NULL,

tl.cex = 1, tl.col = "red", tl.offset = 0.4, tl.srt = 90,

cl.pos = NULL, cl.lim = NULL, cl.length = NULL, cl.cex = 0.8,

cl.ratio = 0.15, cl.align.text = "c", cl.offset = 0.5, number.cex = 1,

number.font = 2, number.digits = NULL, addshade = c("negative",

"positive", "all"), shade.lwd = 1, shade.col = "white", p.mat = NULL,

sig.level = 0.05, insig = c("pch", "p-value", "blank", "n", "label_sig"),

pch = 4, pch.col = "black", pch.cex = 3, plotCI = c("n", "square",

"circle", "rect"), lowCI.mat = NULL, uppCI.mat = NULL, na.label = "?",

na.label.col = "black", win.asp = 1, ...)

是不是有点多，功能实在太强大了，我们挑几个常用的说明。

corr: 用于绘图的矩阵，必须是正方形矩阵，如果是普通的矩阵，需要设置is.corr=FALSE

method: 可视化的方法，默认是圆circle，还有正方形square、椭圆ellipse、数字number、阴影shade、颜色color和饼pie可选。文章开篇处的示例即为饼形，类似月亮周期的大小变化。

type：展示类型，默认全显full，还有下三角lower，或上三角upper可选。

col：颜色设置，可设置颜色起、中、终点颜色。

is.corr：逻辑值，若为TRUE，不强制要求矩阵是正方形的相关系数矩阵，图例范围也会随数据变化

diag：是否显示对角线值。因为对角线全为1，显示只是美观，实际意义不大

tl.cex：名称标签字体大小

tl.col：名称标签字体颜色

cl.lim：值域范围

addrect：设置分组数量，添加矩形

method – 呈现方式，包括circle(默认) – 圆形，square – 方块，ellipse – 椭圆，number – 数字，pie – 饼图，shade – 阴影，color – 颜色；

diag – 是否画对角线，这里设置为不画；

type – 画图的哪一部分，包括full – 全部，lower – 下三角，upper – 上三角；

col – 颜色，默认为由红到蓝，格式为c(bottom, middle, top)，bottom – -1处的颜色，middle – 0处的颜色，top – 1处的颜色；这里先用colorRampPalette生成了颜色设置函数col3(number), number – colorbar上分段的数量，这里分了20短，即每0.1为一段；

cl.lim – 颜色的范围，默认为-1到1，注意设置的范围要包含矩阵中的所有数据；

addgrid.col – 网格的颜色，默认为灰色，这里设置为NA，即不画网格；

tl.pos – 坐标轴标签的位置，包括lt – 左边和上边，ld – 左边和对角线，td – 上边和对角线，d – 对角线，n – 不画；这里设置为lt，即行变量名在左边，列变量名在上边；

tl.cex – 标签的大小；

tl.col – 标签的颜色；

tl.srt – 标签旋转的角度；

tl.offset – 标签和图片的相对位置；

hclust.method – 相关系数聚类的方法，默认不聚类，具体方法包括"ward", "ward.D", "ward.D2", "single", "complete", "average", "mcquitty", "median", "centroid",具体读者可自行尝试

outline – 是否画圆圈的边界，默认不画，可为逻辑变量或字符变量（字符变量为设置边界的颜色）；

title – 图片的标题。

以上为corrplot()常用的参数，基本上可供读者做出漂亮的相关矩阵图了。

在origin作图中经常需要画辅助线，随随便便画一条线当然简单，但是要想画一条平行于X轴或者Y轴的直线，并且能够准确的确定直线的位置以及起始点，这波操作你会吗？啥？不会啊？那就跟我学学吧！工具栏手动添加1、在左侧工具栏中选中Line Tool按钮 2、在图中画出一条直线 3、单击选中直线后，双击直线；或者单击鼠标左键选中直线后，单击鼠标右键，点击弹出对话框的“Properties” 4、经过如上任何一种操作都会弹出一个“Object Properties _ Line”对话框，如下图所示 5、在“Line”标签页中可以更改线条的颜色、粗细和类型等 6、在“Arrow”标签页中可以对线条起始及终点的箭头类型进行更改和设置 7、敲黑板！！重点来了！那么怎么才能将这条直线平行于X轴？什么？靠肉眼？那会不会不够精准啊？现在，办法来了！在“Dimensions”标签页中就可以实现这一点。首先将“Units”选为“scale”，代表的是刻度尺，这个最为常用，其他的同学们可以自己去发掘一下。 8、那么如果是平行于X轴的直线，Y轴的值就一定是相等的，所以我们将直线起始坐标的Y值和终点坐标的Y值设成相等的值。呈现出来的就是一条倍儿直的线啦！！ 9、有的时候为了图形的美观，可能需要直线的起始点与X轴相重合，那么怎么办呢？很多人心中应该已经有了答案。首先我们要看X轴的起始点的坐标是多少？“280”记住这个数值，在下面会需要用到。将起始坐标的X更改为“280”，点击“OK”。 10、最终这样一条被精准调控位置的直线就呈现出来了。怎么样？是不是超简单还易操作？同学们可以自己尝试一下画一条平行于Y轴，并且起点位于X轴的直线。

回答于 2022-03-07

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