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假设我有这个情节:

ggplot(iris) + geom_point(aes(x=Sepal.Width, y=Sepal.Length, colour=Sepal.Length)) + scale_colour_gradient()

什么是离散色标的正确方法,例如此处接受的答案下方显示的图(ggplot stat_bin2d 图中的渐变中断)?

ggplot 正确识别离散值并为这些值使用离散比例,但我的问题是,如果你有连续数据并且你想要一个离散的颜色条(每个正方形对应一个值,并且正方形仍然以渐变着色),什么是最好的方法是什么?离散化/分箱是否应该在 ggplot 之外发生并作为单独的离散值列放入数据框中,还是有办法在 ggplot 中进行?我正在寻找的一个示例类似于此处显示的比例: 在此处输入图像描述

除了我正在绘制散点图而不是geom_tile/heatmap 之类的东西。

谢谢。

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解决方案有点复杂,因为您需要一个离散的比例。否则,您可能只需使用round.

library(ggplot2)

bincol <- function(x,low,medium,high) {
  breaks <- function(x) pretty(range(x), n = nclass.Sturges(x), min.n = 1)

  colfunc <- colorRampPalette(c(low, medium, high))

  binned <- cut(x,breaks(x))

  res <- colfunc(length(unique(binned)))[as.integer(binned)]
  names(res) <- as.character(binned)
  res
}

labels <- unique(names(bincol(iris$Sepal.Length,"blue","yellow","red")))
breaks <- unique(bincol(iris$Sepal.Length,"blue","yellow","red"))
breaks <- breaks[order(labels,decreasing = TRUE)]
labels <- labels[order(labels,decreasing = TRUE)]


ggplot(iris) + 
  geom_point(aes(x=Sepal.Width, y=Sepal.Length,
                 colour=bincol(Sepal.Length,"blue","yellow","red")), size=4) +
  scale_color_identity("Sepal.Length", labels=labels, 
                       breaks=breaks, guide="legend")

在此处输入图像描述

于 2013-07-18T08:34:14.830 回答
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您可以尝试以下操作,我在下面适当修改了您的示例代码:

#I am not so great at R, so I'll just make a data frame this way
#I am convinced there are better ways. Oh well.
df<-data.frame()
for(x in 1:10){
  for(y in 1:10){
    newrow<-c(x,y,sample(1:1000,1))
    df<-rbind(df,newrow)
  }
}
colnames(df)<-c('X','Y','Val')


#This is the bit you want
p<- ggplot(df, aes(x=X,y=Y,fill=cut(Val, c(0,100,200,300,400,500,Inf))))
p<- p + geom_tile() + scale_fill_brewer(type="seq",palette = "YlGn")
p<- p + guides(fill=guide_legend(title="Legend!"))

#Tight borders
p<- p + scale_x_continuous(expand=c(0,0)) + scale_y_continuous(expand=c(0,0))
p

注意 cut 的策略性使用来离散化数据,然后使用 color brewer 使事情变得漂亮。

结果如下所示。

具有离散颜色的 2D 热图

于 2015-08-06T05:52:45.533 回答