r - ggplot图中每个方面的不同颜色条

Question

说，我做了一个gpplot2像下面这样有几个方面的情节：

ggplot(iris) + 
  geom_tile(aes(x = Petal.Width, fill = Sepal.Width, y = Petal.Length)) +
  facet_wrap(~Species)

请注意，所有三个图都有一个颜色条，但每个方面都可能具有非常不同的值。每个方面是否可以有一个单独的颜色条？

Answer 1

ggplot facet_grid 中的单独调色板

以前有人问过。这是迄今为止我见过的最好的解决方案，但是我认为从可视化的角度来看，使用通用调色板更为理想。

Answer 2

我同意亚历克斯的回答，但根据我更好的科学和设计判断，我尝试了一下。

require(gridExtra)
require(dplyr)

iris %>% group_by(Species) %>% 
  do(gg = {ggplot(., aes(Petal.Width, Petal.Length, fill = Sepal.Width)) + 
      geom_tile() + facet_grid(~Species) + 
      guides(fill = guide_colourbar(title.position = "top")) +
      theme(legend.position = "top")}) %>% 
  .$gg %>% arrangeGrob(grobs = ., nrow = 1) %>% grid.arrange()

当然，然后你会复制很多标签，这很烦人。此外，通过将每个物种绘制为单独的图而不是单个图的方面，您会丢失x和缩放信息。y您可以通过... + coord_cartesian(xlim = range(iris$Petal.Width), ylim = range(iris$Petal.Length)) + ...在该 ggplot 调用中添加来修复轴。

老实说，唯一有意义的方法是比较两个不同的变量进行填充，这就是为什么您不关心在绘图之间比较它们的真实值的原因。dplyr::group_by()一个好的替代方法是使用and将它们重新缩放到一个方面内的百分位数dplyr::percent_rank。

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编辑更新：

在两个不同变量的情况下，您必须首先“融化”数据，我假设您已经完成了。在这里，我用iris数据重复它。然后，您可以通过检查百分位数而不是两个变量的绝对值来查看相对值。

iris %>% 
  tidyr::gather(key = Sepal.measurement, 
                value = value, 
                Sepal.Length, Sepal.Width) %>% 
  group_by(Sepal.measurement) %>% 
  mutate(percentilevalue = percent_rank(value)) %>% 
  ggplot(aes(Petal.Length, Petal.Width)) + 
  geom_tile(aes(fill = percentilevalue)) + 
  facet_grid(Sepal.measurement ~ Species) + 
  scale_fill_continuous(limits = c(0,1), labels = scales::percent)