我在 ggplot2 中绘制了一个密集的散点图，其中每个点都可能用不同的颜色标记：
df <- data.frame(x=rnorm(500))
df$y = rnorm(500)*0.1 + df$x
df$label <- c("a")
df$label[50] <- "point"
df$size <- 2
ggplot(df) + geom_point(aes(x=x, y=y, color=label, size=size))
当我这样做时，标记为“点”（绿色）的散点被绘制在标记为“a”的红点之上。是什么控制了 ggplot 中的 z 顺序，即什么控制了哪个点在哪个点之上？
例如，如果我希望所有“a”点都位于所有标记为“point”的点之上（这意味着它们有时会部分或完全隐藏该点）？这是否取决于标签的字母数字顺序？
我想找到一个可以轻松转换为 rpy2 的解决方案。
2016 年更新：
订单美学已被弃用，因此此时最简单的方法是对 data.frame 进行排序，使绿点位于底部，最后绘制。如果您不想更改原始 data.frame，您可以在 ggplot 调用期间对其进行排序 - 这是一个使用%>%和arrange来自 dplyr 包进行动态排序的示例：
library(dplyr)
ggplot(df %>%
arrange(label),
aes(x = x, y = y, color = label, size = size)) +
geom_point()
ggplot2 版本 < 2.0.0 的 2015 年原始答案
在 ggplot2 中，您可以使用order 美学来指定绘制点的顺序。最后绘制的将出现在顶部。要应用这一点，您可以创建一个变量来保存您希望绘制点的顺序。
通过将绿点绘制在其他点之后将其放在顶部：
df$order <- ifelse(df$label=="a", 1, 2)
ggplot(df) + geom_point(aes(x=x, y=y, color=label, size=size, order=order))
或者先绘制绿点并将其掩埋，以相反的顺序绘制点：
ggplot(df) + geom_point(aes(x=x, y=y, color=label, size=size, order=-order))
对于这个简单的示例，您可以跳过创建新的排序变量，只需将label变量强制转换为一个因子，然后是一个数字：
ggplot(df) +
geom_point(aes(x=x, y=y, color=label, size=size, order=as.numeric(factor(df$label))))
ggplot2将逐层创建绘图，并且在每一层内，绘图顺序由geom类型定义。默认是按照它们出现在data.
有不同之处，请注明。例如
geom_line连接观察值，按 x 值排序。
和
geom_path按数据顺序连接观察结果
也有关于排序的已知问题，factors有趣的是注意到包作者 Hadley 的回应
绘图的显示应该与数据框的顺序保持不变 - 其他任何东西都是错误。
记住这句话，图层是按指定的顺序绘制的，因此过度绘图可能是一个问题，尤其是在创建密集散点图时。因此，如果您想要一个一致的图（而不是依赖于数据框中的顺序的图），您需要多考虑一下。
如果您希望某些值出现在其他值之上，您可以使用该subset参数创建第二个图层，以便之后确定绘制。您将需要显式加载plyr包以便.()工作。
set.seed(1234)
df <- data.frame(x=rnorm(500))
df$y = rnorm(500)*0.1 + df$x
df$label <- c("a")
df$label[50] <- "point"
df$size <- 2
library(plyr)
ggplot(df) + geom_point(aes(x = x, y = y, color = label, size = size)) +
geom_point(aes(x = x, y = y, color = label, size = size),
subset = .(label == 'point'))
在ggplot2_2.0.0中，该subset参数已被弃用。使用 egbase::subset选择data参数中指定的相关数据。并且无需加载plyr：
ggplot(df) +
geom_point(aes(x = x, y = y, color = label, size = size)) +
geom_point(data = subset(df, label == 'point'),
aes(x = x, y = y, color = label, size = size))
alpha避免过度绘制问题的另一种方法是设置alpha点的（透明度）。这不会像上面明确的第二层方法那样有效，但是，通过明智地使用scale_alpha_manual你应该能够得到一些工作。
例如
# set alpha = 1 (no transparency) for your point(s) of interest
# and a low value otherwise
ggplot(df) + geom_point(aes(x=x, y=y, color=label, size=size,alpha = label)) +
scale_alpha_manual(guide='none', values = list(a = 0.2, point = 1))
这里的基本问题可以改写如下：
如何控制情节的层次？
在“ggplot2”包中，您可以通过将每个不同的层拆分为不同的命令来快速完成此操作。考虑层次需要一些练习，但它本质上归结为你想要在其他事物之上绘制的内容。您从背景向上构建。
Prep：准备样本数据。此步骤仅在此示例中是必需的，因为我们没有要处理的真实数据。
# Establish random seed to make data reproducible.
set.seed(1)
# Generate sample data.
df <- data.frame(x=rnorm(500))
df$y = rnorm(500)*0.1 + df$x
# Initialize 'label' and 'size' default values.
df$label <- "a"
df$size <- 2
# Label and size our "special" point.
df$label[50] <- "point"
df$size[50] <- 4
您可能会注意到，我在示例中添加了不同的大小，只是为了使图层差异更加清晰。
第 1 步：将数据分层。在使用“ggplot”功能之前，请务必执行此操作。太多人因为试图使用“ggplot”函数进行数据操作而陷入困境。在这里，我们要创建两层：一层带有“a”标签，一层带有“点”标签。
df_layer_1 <- df[df$label=="a",]
df_layer_2 <- df[df$label=="point",]
您可以使用其他函数来执行此操作，但我只是快速使用数据框匹配逻辑来提取数据。
第 2 步：将数据绘制为图层。我们想先绘制所有“a”数据，然后绘制所有“点”数据。
ggplot() +
geom_point(
data=df_layer_1,
aes(x=x, y=y),
colour="orange",
size=df_layer_1$size) +
geom_point(
data=df_layer_2,
aes(x=x, y=y),
colour="blue",
size=df_layer_2$size)
请注意，基本绘图层ggplot()没有分配数据。这很重要，因为我们将覆盖每一层的数据。然后，我们有两个单独的点几何层geom_point(...)，它们使用自己的规范。x 和 y 轴将共享，但我们将使用不同的数据、颜色和大小。
将颜色和尺寸规格移到aes(...)函数之外很重要，因此我们可以按字面意思指定这些值。否则，“ggplot”函数通常会根据数据中的级别分配颜色和大小。例如，如果数据中的大小值为 2 和 5，它将为任何出现的值 2 分配默认大小，并为任何出现的值 5 分配更大的大小。 “aes”函数规范将不要使用值 2 和 5 作为尺寸。 颜色也是如此。我有想要使用的确切尺寸和颜色，所以我将这些参数移到“geom_plot”函数本身。此外，“aes”功能中的任何规范都会放入图例中，这真的没用。
最后说明：在本例中，您可以通过多种方式获得想要的结果，但重要的是要了解“ggplot2”图层的工作原理，以便充分利用“ggplot”图表。只要在调用“ggplot”函数之前将数据分成不同的层，您就可以很好地控制屏幕上的图形绘制方式。
它按 data.frame 中的行顺序绘制。尝试这个：
df2 <- rbind(df[-50,],df[50,])
ggplot(df2) + geom_point(aes(x=x, y=y, color=label, size=size))
如您所见，绿点是最后绘制的，因为它代表 data.frame 的最后一行。
这是一种命令 data.frame 先绘制绿点的方法：
df2 <- df[order(-as.numeric(factor(df$label))),]