ggplot2自定义离散型热图图例

R语言数据分析指南

发布于 2024-02-22 11:37:06

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发布于 2024-02-22 11:37:06

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本节来介绍ggplot2绘制中图例设置方面的问题，通过一个热图的案例进行阐述。整个过程仅参考，希望对各位观众老爷能有所帮助。

ggplot2中的图例体系

❝在ggplot2中针对图例的自定义设置可通过guide与guides函数来完成，二者虽只有一字之差具体参数上也基本一致，但是使用时却也有些许不同。 ❞

guide函数作为scale_类函数中的一个内函数，通常配合比例尺函数一起使用，但是由于取其内含有众多的参数，因此在比例尺中使用则会显得代码比较臃肿，因此小编比较推荐单独使用guides函数来进行图例自定义。

「guides函数中常使用的主要有 guide_legend 和 guide_colourba」两类

guide_legend：用于定义离散型数据图例
guide_colourba：用于定义连续型数据图例

❝因此在使用前需针对图例所对应的几何对象来选择正确的函数，同时在实际绘图过程中图例绘制还存在一种情况，即数据为连续型但是在绘制图例将其定义为离散型。针对这种情况上方所列的两个函数就无法实现。这时就可使用「guide_colorsteps」函数来实现，该函数可将区域显示为单一恒定颜色，而不是从颜色条对应项中已知的渐变。下面就通过此函数来自定义设置图例 ❞

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library(tidyverse)
library(MetBrewer)

df <- read_tsv("data.tsv") %>% drop_na() %>% 
  pivot_longer(-gene)

df$gene <- factor(df$gene,levels = df$gene %>% unique() %>% rev())
  
df %>% 
  ggplot(.,aes(name,gene,color=value,fill=value))+
  geom_tile(color="black")+
  scale_x_discrete(expand=c(0,0),position = 'top')+
  scale_y_discrete(expand=c(0,0))+
  scale_fill_gradientn(colors=met.brewer("Cassatt1"))+
  labs(x=NULL,y=NULL) +
  theme(axis.text.x=element_blank(),
        axis.text.y=element_text(color="black",size=8,face="italic"),
        axis.ticks.x=element_blank(),
        axis.ticks.y=element_blank(),
        panel.background = element_blank(),
        plot.background = element_blank(),
        legend.spacing.x = unit(0.1,"cm"),
        panel.spacing.x =unit(0.01,"cm"),
        panel.border=element_rect(fill=NA,color="black",size=0.5,linetype="solid"),
        plot.margin=unit(c(0.2,0.2,0.2,0.2),units="cm"))+
        # title.position 设置图例标题位置
  guides(fill = guide_colorsteps(title.position = "top",
         show.limits = TRUE), # 显示了数据的最小值和最大值
         color="none") # 剔除颜色图例

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原始发表：2024-02-21，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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