ggplot2集锦之二scale相关设置

本文总结了ggplot2包绘图时scale_相关设置。

scale_主要用于在ggplot画图之后对各个图层进行调整。常用的有：

1.1 属性相关的scale设置

包括scale_size()、scale_alpha()、scale_shape()。这三个设置主要对ggplot的图层属性进行相关设置，包括尺寸、透明度和形状。
以下列出该设置的主要参数：

1	scale_xxx(name = waiver(), breaks = waiver(), labels = waiver(), limits = NULL, range = c(1, 6),.....)

由上面参数可以看出，我们可以对该属性进行，name命名，breaks设置组别，labels组别标签，limits限定坐标轴范围或组别排序，这几个参数在大多数scale设置中基本上都会用到。range设置尺寸大小范围（如点图的点），这个参数在其他设置中相对少见。

1.1.1 scale_size

下面提供些例子作为参考：以R自带的mtcars数据集作为样本

1 2	ggplot(data=mtcars, aes(x=hp, y=mpg,size=mpg)) + geom_point()

修改size的图例为”size name”,同时使用limits将size进行限定，只有在limits设置范围内的数据会被保留。

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ggplot(data=mtcars, aes(x=hp, y=mpg,size=mpg)) +
     geom_point() +
     scale_size("size name",limits = c(15,30))

range参数通过缩放修改点的大小。

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ggplot(data=mtcars, aes(x=hp, y=mpg,size=mpg)) +
     geom_point() +
     scale_size("size name",limits = c(15,30),range = c(1,3))

limits设置是针对数据的范围进行裁剪，而range设置纯粹的针对点的大小。scale_size()基本只用于散点图，同时与之对应的还有一个scale_radius()是对点进行设置半径，相比较而言scale_radius()基本上很少用到。最后scale_size诸多设置也可以用scale_size_area()进行设置。

1.1.2 scale_alpha

alpha调整点的透明度，scale_alpha与scale_alpha_continuous()等价，参数如下：

1	scale_alpha(..., range = c(0.1, 1))

关于alpha参数的其他设置如name、breaks等归进continuous_scale()、binned_scale()、 discrete_scale()函数，区别在于alpha分组的变量是连续型（数值型）还是离散型（如文本类型）。

continuous_scale(
  aesthetics,
  scale_name,
  palette,
  name = waiver(),
  breaks = waiver(),
  minor_breaks = waiver(),
  n.breaks = NULL,
  labels = waiver(),
  limits = NULL,
  rescaler = rescale,
  oob = censor,
  expand = waiver(),
  na.value = NA_real_,
  trans = "identity",
  guide = "legend",
  position = "left",
  super = ScaleContinuous
)

例如,连续型:

ggplot(data=mtcars, aes(x=hp, y=mpg,size=mpg,alpha=mpg)) +
     geom_point() +
     scale_size("size name",limits = c(15,30)) +
     scale_alpha(range=c(0.1,1))

离散型：

ggplot(data=mtcars, aes(x=hp, y=mpg,size=mpg,alpha=am)) +
     geom_point() +
     scale_size("size name",limits = c(15,30)) +
     scale_alpha_discrete()

1.2.3 scale_shape

scale_shape只能用于离散型变量，例如：

ggplot(data=mtcars, aes(x=hp, y=mpg,size=mpg,alpha=am,shape=am)) +
     geom_point() +
     scale_size("size name",limits = c(15,30)) +
     scale_alpha_discrete()+
     scale_shape()

1.2 scale-坐标转换

在R中坐标轴转换形式多样，如对数转换、平方根转换、坐标刻度前后调换等。
用到的函数有(*:x/y)：

scale_*_log10()
scale_*_reverse()

scale_*sqrt()
以上函数都是基于scale*_continuous()的，具体参数如下：

scale_x_continuous(
  name = waiver(),
  breaks = waiver(),
  minor_breaks = waiver(),
  n.breaks = NULL,
  labels = waiver(),
  limits = NULL,
  expand = waiver(),
  oob = censor,
  na.value = NA_real_,
  trans = "identity",
  guide = waiver(),
  position = "bottom",
  sec.axis = waiver()
)

以上的坐标轴转换可以通过scale_*_continuous()的trans参数实现。

例如,转换前：

1 2	ggplot(data=mtcars, aes(x=hp, y=mpg)) + geom_point()

以下log10转换后，两个效果一样，如下图：

ggplot(data=mtcars, aes(x=hp, y=mpg)) +
     geom_point()+
     scale_x_log10()

ggplot(data=mtcars, aes(x=hp, y=mpg)) +
     geom_point()+
     scale_x_continuous(trans="log10")

此外，借助coord_trans()函数，可以直接对x和y轴进行不同设置，如图:

1 2	ggplot(data=mtcars, aes(x=hp, y=mpg)) + geom_point()+coord_trans(x="log10",y = "sqrt")

注：这样转变之后的坐标轴刻度并不会改变，只是将点进行缩放，如果要改变坐标轴刻度，可以直接在aes中改变。
ggplot(data=mtcars, aes(x=loog10(hp), y=sqrt(mpg))) + geom_point()

1.3 scale-时间设置

在scale设置中，常用的日期方面的设置函数包括：scale_x_date()，scale_y_date(),scale_x_datetime(),scale_y_datetime()

scale_x_date(name = waiver(), breaks = waiver(), date_breaks = waiver(), labels = waiver(), date_labels = waiver(), minor_breaks = waiver(), date_minor_breaks = waiver(), limits = NULL, expand = waiver())

常用的设置参数有：name，breaks,labels,limits等，另外，特有的参数包括，date_labels,date_breaks,minor_breaks,date_minor_breks。从作用来说，date_breaks和breaks作用是一样的，如果两个参数同时出现在一个scale设置中，函数会默认优先使用date_breaks的参数内容。
minor_breaks()和date_minor_breaks()是在原有坐标轴刻度的基础上，绘制出子刻度。比如你的breaks 可能是以月为单位，minor_breaks可以设置为以日为单位，这样就可以在所画的图中看出更为精确的数据图形。

df <- data.frame(date = Sys.Date() - 0:29,
	count = runif(30))
ggplot(df, aes(date, count)) +
  geom_line()+
  scale_x_date(breaks=as.Date(c("2023-01-10","2023-01-20","2023-01-30","2023-02-10")),
	labels=c("01-10","01-20","01-30","02-10"))

ggplot(df, aes(date, count)) +
  geom_line()+
  scale_x_date(breaks=as.Date(c("2023-01-10","2023-01-20","2023-01-30","2023-02-10")),
	labels=c("01-10","01-20","01-30","02-10"),
	date_labels="%y/%m/%d")

ggplot(df, aes(date, count)) +
  geom_line()+
  scale_x_date(date_labels="%y/%m/%d")

以上两段代码绘制出相同的图：

1、在lables和date_labels同时出现的情况下，系统会优先使用date_labels设置
2、在时间设置方面，date_labels,以及date_breaks 设置要比 labels和breaks设置要简洁得多。

1.4 scale-手动设置

在ggplot2 中，可以进行手动设置的函数有：scale_colour_manual(…, values)、scale_fill_manual(…,values)、scale_size_manual(…,values) scale_shape_manual(…,values)、scale_linetype_manual(…,values)、scale_alpha_manual(…,values)、scale_color_manual(…,values)。
基本上所有的属性设置，都可以进行手动设置。另外从以上的参数来看，手动设置函数，除了正常的参数以外，还有一个values参数，参数values的值可以是名称或者数字，名称用于指定相关设置选项的名称，数值则表示指定范围。通常用于设置图例。

以颜色为例scale_color_manual()：

1 2	p <- ggplot(data=mtcars, aes(x=hp, y=mpg, color=vs)) + geom_point(size=3)

直接手动改变颜色：

1	p+scale_colour_manual(values=c("red","blue"))

通过数字改变：

1	p + scale_color_manual(values = c(2:3))

直接对因子变量直接进行赋值:

1	p+scale_colour_manual(values=c("V-Engine"="red","Straight Engine"="blue"))

1.5 scale-颜色设置

在ggplot的scale设置中，颜色相关的函数较多：
scale_color/fill_manual(手动更改颜色)、scale_color/fill_hue(通过更改色度)、scale_color_brewer(更改色盘)、scale_color/fill_discrete(离散型)、scale_color/fill_continuous、scale_color/fill_gradient等等，continuous和gradient是一样的。

1.5.1 scale_color_hue

参数详解：

h表示色彩变化范围，变化范围为（0，360）
c表示色彩的浓度，由数据的最大值决定
l 表示色彩的亮度，变化范围为（0，100）

direction 为1表示色彩是顺时针，-1表示逆时针

scale_colour_hue(...,
  h = c(0, 360) + 15,
  c = 100,
  l = 65,
  h.start = 0,
  direction = 1,
  na.value = "grey50",
  aesthetics = "colour")

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p <- ggplot(data=mtcars, aes(x=hp, y=mpg, color=vs)) +
           geom_point(size=3)
p + scale_color_hue(h=c(0,360),c=500,l=c(20))

1.5.2 scale_color_brewer

参数详解：

type表示颜色样式有seq 、 div 、qual 三个中选一个，”seq” (sequential), “div” (diverging) or “qual” (qualitative)

palette 表示颜色数量，数字直接表示颜色个数，也可以用相对应的名称

scale_colour_brewer(...,
  type = "seq",
  palette = 1,
  direction = 1,
  aesthetics = "colour")

例如：

1	p+scale_color_brewer(type="seq",palette="Set2")

1.5.3 scale_color_gradient

scale_n_gradient以两种颜色为梯度(low,high),scale_n_gradient2()以三种颜色为梯度(low,mid,high),scale_*gradientn()以n种颜色作为梯度。
参数详解：

low 表示颜色梯度最底端的颜色
high 表示颜色梯度最高位置的颜色
space 表示颜色梯度计算空间，通常用lab 都是最好的

guide 该参数的值可以用colourbar 表示用颜色条，legend可以表示为离散变量

scale_colour_gradient(...,
  low = "#132B43",
  high = "#56B1F7",
  space = "Lab",
  na.value = "grey50",
  guide = "colourbar",
  aesthetics = "colour")

scale_colour_gradient2(...,
  low = muted("red"),
  mid = "white",
  high = muted("blue"),
  midpoint = 0,
  space = "Lab",
  na.value = "grey50",
  guide = "colourbar",
  aesthetics = "colour")

scale_colour_gradientn(...,
  colours,
  values = NULL,
  space = "Lab",
  na.value = "grey50",
  guide = "colourbar",
  aesthetics = "colour",
  colors)

例如：

1 2	p <- ggplot(data=mtcars, aes(x=hp, y=mpg, color=mpg)) + geom_point(size=3)

两种颜色的梯度：

1	p + scale_color_gradient(low="red",high="blue")

三种颜色的梯度：

1	p + scale_color_gradient2(low=muted("red"),mid="white",high=muted("blue"))

1.5.4 scale_color_grey

grey的设置是对颜色进行灰度设置，另外，值得注意的是start和end的参数只能在0到1之间进行取值。
把颜色设置成灰度面板。

1	scale_colour/fill_grey(..., start = 0.2, end = 0.8, na.value = "red")

start 从调色板的最低端颜色开始（颜色最浅开始）
end 到调试板最高位置的颜色（颜色最深开始）
例如：
1
p + scale_color_grey(end=0.5)

1	p + scale_color_grey(start =0.5)

scale还有其他的各种作用，例如，scale_x_break()、scale_y_break()可以对坐标轴进行截断。

参考资料：