Установите пользовательский нелинейный масштаб с помощью ggplot2 - PullRequest
Новая
       25

Установите пользовательский нелинейный масштаб с помощью ggplot2

0 голосов
/ 25 мая 2018

Я не нашел никакого ответа в сети.

У меня есть этот график: 

a = data.frame(x=c(1,2,3,3,4,5,3,2,3,4), 
               y=c(1,2,3,6,4,5,3,2,3,2), 
               z=c(-4,-3.5,-2,-1,0,0.2,0.45,0.6,0.9,1))

ggplot()+
 geom_point(data=a, aes(x,y,fill=z),
            colour = "black", pch = 21, size = 3, stroke = 0.1)+
 scale_fill_gradientn(colors = c("blue","white","red"), 
                      breaks=c(-5,-4,-3,-2,-1,0,0.2,0.4,0.6,0.8,1),
                      limits=c(-5,1), 
                      guide = guide_colorbar(barwidth = 0.8, barheight = 18),
                      oob = scales::squish, 
                      trans = "identity")

Что дает мне эту шкалу:

Plot with linear scale bar

Конечно, это то, что я ожидаю, потому что шкала является линейной, и я определил эти разрывы.

Однако я хотел бы знать, как я могу получить шкалубар, который выглядит так:

Desired plot with non-linear scale bar

Ответы [ 2 ]

0 голосов
/ 25 мая 2018

Вы можете разбить вашу непрерывную переменную z на дискретную переменную, используя cut и определенные вручную разрывы, а затем присвоить ей расходящуюся цветовую шкалу, либо вручную, либо с помощью предварительно определенной палитры.

Единственная сложная часть - очистка меток, которую я сделал с помощью шаблона регулярных выражений, чтобы извлечь последнее число из каждого диапазона.Технически эти метки не совсем точны, потому что каждый цвет представляет диапазон значений, а не просто одно значение, но я пытался подражать вашему примеру.Вы можете пропустить функцию маркировки, которую я вставил в scale_color_brewer, и просто использовать метки по мере их поступления, которые имеют формат (0,2, 0,4]. 

library(tidyverse)

a = data.frame(x=c(1,2,3,3,4,5,3,2,3,4), 
               y=c(1,2,3,6,4,5,3,2,3,2), 
               z=c(-4,-3.5,-2,-1,0,0.2,0.45,0.6,0.9,1))

a$brk <- cut(a$z, breaks = c(-6:0, seq(0.2, 1, by = 0.2)), include.lowest = T)

ggplot(a, aes(x = x, y = y, fill = brk)) +
  geom_point(shape = 21, size = 3, stroke = 0.1, color = "black") +
  scale_fill_brewer(palette = "RdBu", 
                    guide = guide_legend(reverse = T), 
                    direction = -1, drop = F, 
                    labels = function(x) str_extract(x, "(?<=,).+(?=\\])"))

Одна проблема заключается в том, что это дает легенду с кругами в ней, потому что она принимает форму geom_point. Я возился с добавлением guide = guide_legend(override.aes = list(shape = 22)) и других фигур, чтобы вместо этого сделать квадраты, но хотел, чтобы это выглядело больше как обычныйЛегенда. Вы получаете более традиционную легенду из заполнения geom_col, поэтому я использовал трюк, который я взял из этого ответа , чтобы сделать невидимым geom_col, и отключил легенду дляgeom_point и использовать только легенду, созданную geom_col. 

ggplot(a, aes(x = x, y = y)) +
  geom_point(aes(fill = brk), shape = 21, size = 3, stroke = 0.1, color = "black", show.legend = F) +
  geom_col(aes(fill = brk), alpha = 0) +
  scale_fill_brewer(palette = "RdBu", 
                    guide = guide_legend(reverse = T, override.aes = list(alpha = 1)), 
                    direction = -1, drop = F, 
                    labels = function(x) str_extract(x, "(?<=,).+(?=\\])"))

Создано в 2018-05-25 пакетом contex (v0.2.0).

0 голосов
/ 25 мая 2018

Один из возможных обходных путей - изменить масштаб значений z до их сопоставления с параметром fill, чтобы значения соответствовали линейной цветовой шкале, а затем обозначить легенду в соответствии с предварительно масштабированными значениями: 

a$z.rescaled <- ifelse(a$z < 0, a$z / 5, a$z)

> a
   x y     z z.rescaled
1  1 1 -4.00      -0.80
2  2 2 -3.50      -0.70
3  3 3 -2.00      -0.40
4  3 6 -1.00      -0.20
5  4 4  0.00       0.00
6  5 5  0.20       0.20
7  3 3  0.45       0.45
8  2 2  0.60       0.60
9  3 3  0.90       0.90
10 4 2  1.00       1.00

ggplot()+
  geom_point(data = a, 
             aes(x, y, fill = z.rescaled),
             colour = "black", pch = 21, size = 3, stroke = 0.1) +
  scale_fill_gradientn(name = "",
                       colors = c("blue", "white", "red"),
                       breaks = seq(-1, 1, 0.2),
                       labels = c(seq(-5, 0, 1), seq(0.2, 1, 0.2)),
                       limits = c(-1, 1),
                       guide = guide_colorbar(barwidth = 0.8, barheight = 18),
                       oob = scales::squish)

plot

...