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将几何图形线添加到图例中

geom-hline ggplot2 r

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Jesper.Lindberg · 技术社区 · 7 年前

在搜索了昨天和今天的网络之后,我得到一个传奇工作的唯一方法就是在本文中遵循“brian diggs”的解决方案: Add legend to ggplot2 line plot

它给出了以下代码:

library(ggplot2)
ggplot()+
  geom_line(data=myDf, aes(x=count, y=mean, color="TrueMean"))+
  geom_hline(yintercept = myTrueMean, color="SampleMean")+
  scale_colour_manual("",breaks=c("SampleMean", "TrueMean"),values=c("red","blue"))+
  labs(title = "Plot showing convergens of Mean", x="Index", y="Mean")+
  theme_minimal()

如果我去掉 hline 但是如果我在 哈林 那不是真正的颜色(比如 "SampleMean" )我得到一个错误,它不是一个颜色(只为 哈林 ) 怎么能加上一个像传奇这样的普通事情这么大的问题呢?有更简单的方法吗?

要创建原始数据:

#Initial variables
myAlpha=2
myBeta=2
successes=14
n=20
fails=n-successes

#Posterior values
postAlpha=myAlpha+successes
postBeta=myBeta+fails

#Calculating the mean and SD
myTrueMean=(myAlpha+successes)/(myAlpha+successes+myBeta+fails)
myTrueSD=sqrt(((myAlpha+successes)*(myBeta+fails))/((myAlpha+successes+myBeta+fails)^2*(myAlpha+successes+myBeta+fails+1)))

#Simulate the data
simulateBeta=function(n,tmpAlpha,tmpBeta){
  tmpValues=rbeta(n, tmpAlpha, tmpBeta)
  tmpMean=mean(tmpValues)
  tmpSD=sd(tmpValues)
  returnVector=c(count=n, mean=tmpMean, sd=tmpSD)
  return(returnVector)
}

#Make a df for the data
myDf=data.frame(t(sapply(2:10000, simulateBeta, postAlpha, postBeta)))

1 回复 | 直到 7 年前

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pogibas 7 年前

给定的解决方案在大多数情况下都有效,但不适用于 geom-hline ( vline )。对于它们,您通常不必使用 aes ,但当您需要生成一个图例时,必须将它们包装在 aes :。


   
    
     库(ggplot2)
GGPROTH()+
地理线(aes(count,mean,color=“truemean”),mydf)+
geom_h hline(aes(yintercept=mytruemean,color=“samplemean”))+
比例颜色手册(值=C(“红色”、“蓝色”))+
labs(title=“显示平均值收敛的绘图”,
x=“索引”,
Y=“平均”,
颜色=空)+
最小极小()
< /代码> 





查看原始数据,您可以使用geom_point以获得更好的可视化效果(还添加了一些主题更改):。


ggplot()。+
几何点(aes(count,mean,color=“observated”),mydf,
α=0.3,尺寸=0.7)+
geom_h hline(aes(yintercept=mytruemean,color=“expected”),
线型=2,尺寸=0.5)+
比例颜色手册(值=C(“蓝色”、“红色”))+
labs(title=“显示平均值收敛的绘图”,
x=“索引”,
Y=“平均”,
color=“mean type”)。+
主题_minimal()。+
参考线(颜色=参考线图例(override.aes=列表(
线型=0,大小=4,形状=15,alpha=1)
)
< /代码> 


,但当需要生成一个图例时,必须将它们包装在俄歇电子能谱:

library(ggplot2)
ggplot() +
  geom_line(aes(count, mean, color = "TrueMean"), myDf) +
  geom_hline(aes(yintercept = myTrueMean, color = "SampleMean")) +
  scale_colour_manual(values = c("red", "blue")) +
  labs(title = "Plot showing convergens of Mean",
       x = "Index",
       y = "Mean",
       color = NULL) +
  theme_minimal()






查看可以使用的原始数据geom_point为了更好地可视化(也增加了一些主题变化):

ggplot() +
  geom_point(aes(count, mean, color = "Observed"), myDf,
             alpha = 0.3, size = 0.7) +
  geom_hline(aes(yintercept = myTrueMean, color = "Expected"),
             linetype = 2, size = 0.5) +
  scale_colour_manual(values = c("blue", "red")) +
  labs(title = "Plot showing convergens of Mean",
       x = "Index",
       y = "Mean",
       color = "Mean type") +
  theme_minimal() +
  guides(color = guide_legend(override.aes = list(
    linetype = 0, size = 4, shape = 15, alpha = 1))
  )