A função scale_colour_discrete em R
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Use
scale_colour_discretepara modificar as etiquetas de escala decolourem R -
Use
scale_colour_discretepara modificar o nome da escala decolourem R
Este artigo irá apresentar como usar scale_colour_discrete em R.
Use scale_colour_discrete para modificar as etiquetas de escala de colour em R
scale_colour_discrete pode ser usado para modificar rótulos de escala de colour que geralmente precisam ter valores discretos. Nesse caso, demonstramos um exemplo usando o conjunto de dados filtrado babynames, do qual apenas cinco nomes são extraídos para torná-lo mais simples. Nós desenhamos um gráfico de linha usando geom_line. Variáveis mapeadas no eixo x /y são o número de bebês e os anos em que nasceram. Como os nomes são mapeados para a escala de colour, eles terão uma legenda onde cores diferentes são mapeadas para cada deles. Usando o parâmetro labels da função scale_colour_discrete, podemos passar um vetor de valores pelo qual podemos substituir os rótulos de escala existentes.
library(ggplot2)
library(gridExtra)
library(babynames)
library(dplyr)
dat <- babynames %>%
filter(name %in% c("Alice", "Maude", "Mae",
"Annie", "Ella")) %>% filter(sex=="F")
p3 <- ggplot(dat, aes(x = year, y = n, colour = name)) +
geom_line() +
scale_colour_discrete(
labels = c("Al", "Mau", "Mae", "An", "El")) +
scale_y_continuous(
breaks = seq(0, 13000, 1000),
name = "Number of babies") +
scale_x_continuous(
breaks = seq(1880, 2017, 12),
name = "Year") +
theme(
legend.position = "left",
legend.background = element_rect(fill = "white", colour = "black"),
plot.title = element_text(
size = rel(1.2), lineheight = .9,
family = "Calibri", face = "bold", colour = "brown"
)) +
ggtitle("Name Popularity Through Years")
p3
Use scale_colour_discrete para modificar o nome da escala de colour em R
Outro parâmetro útil da função scale_colour_discrete é name, que controla o título da escala colour. O valor da string customizada pode ser atribuído ao argumento name, o que resulta em um nome de legenda modificado no código de exemplo a seguir.
library(ggplot2)
library(gridExtra)
library(babynames)
library(dplyr)
dat <- babynames %>%
filter(name %in% c("Alice", "Maude", "Mae",
"Annie", "Ella")) %>% filter(sex=="F")
p3 <- ggplot(dat, aes(x = year, y = n, colour = name)) +
geom_line() +
scale_colour_discrete(
name = "Name",
labels = c("Al", "Mau", "Mae", "An", "El")) +
scale_y_continuous(
breaks = seq(0, 13000, 1000),
name = "Number of babies") +
scale_x_continuous(
breaks = seq(1880, 2017, 12),
name = "Year") +
theme(
legend.position = "left",
legend.background = element_rect(fill = "white", colour = "black"),
plot.title = element_text(
size = rel(1.2), lineheight = .9,
family = "Calibri", face = "bold", colour = "brown"
)) +
ggtitle("Name Popularity Through Years")
p3
O gráfico anterior desenha todas as linhas em um único painel, mas podemos produzir cada linha em um painel separado usando a função facet_wrap. facet_wrap pega as variáveis que precisam ser mapeadas como o primeiro argumento.
library(ggplot2)
library(gridExtra)
library(babynames)
library(dplyr)
dat <- babynames %>%
filter(name %in% c("Alice", "Maude", "Mae",
"Annie", "Ella")) %>% filter(sex=="F")
p4 <- ggplot(dat, aes(x = year, y = n, colour = name)) +
geom_line() +
scale_colour_discrete(
name = "Name",
labels = c("Al", "Mau", "Mae", "An", "El")) +
scale_y_continuous(
breaks = seq(0, 13000, 1000),
name = "Number of babies") +
scale_x_continuous(
breaks = seq(1880, 2017, 12),
name = "Year") +
theme(
legend.position = "left",
legend.background = element_rect(fill = "white", colour = "black"),
plot.title = element_text(
size = rel(1.2), lineheight = .9,
family = "Calibri", face = "bold", colour = "brown"
)) +
ggtitle("Name Popularity Through Years") +
facet_wrap(vars(name))
p4
Founder of DelftStack.com. Jinku has worked in the robotics and automotive industries for over 8 years. He sharpened his coding skills when he needed to do the automatic testing, data collection from remote servers and report creation from the endurance test. He is from an electrical/electronics engineering background but has expanded his interest to embedded electronics, embedded programming and front-/back-end programming.
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