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根據geom_area中的顏色順序排列圖例

2022-06-09 22:27:14 作業系統

我正在為 3 年的資料創建一個堆疊圖,使用geom_area. 它作業得很好,除了我希望按照顏色順序排列圖例。我在下面提到示例資料和代碼:

#sample dataset
df <- structure(list(
  Topic = c("Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_I", "Topic_I", "Topic_I", "Topic_I", "Topic_I", "Topic_I", "Topic_I"), Frequency = c(22L, 27L, 68L, 34L, 60L, 13L, 23L, 11L, 12L, 23L, 19L, 22L, 9L, 36L, 127L, 83L, 37L, 19L, 31L, 19L, 32L, 25L, 20L, 17L, 19L, 22L, 48L, 32L, 36L, 71L, 37L, 12L, 10L, 37L, 48L, 11L, 15L, 10L, 9L, 19L, 19L, 14L, 22L, 51L, 14L, 33L, 22L, 36L, 16L, 10L, 31L, 36L, 15L, 10L, 20L, 23L, 21L, 14L, 20L, 17L, 18L, 22L, 9L, 14L, 37L, 18L, 14L, 15L, 17L, 47L, 28L, 34L, 68L, 227L, 22L, 25L, 8L, 11L, 5L, 2L, 4L, 34L, 8L, 21L, 4L, 5L, 33L, 19L, 12L, 18L, 22L, 23L, 38L, 96L, 112L, 53L, 87L, 103L, 58L, 44L),
  Timestamp = structure(c(17897, 17928, 17957, 17988, 18018, 18048, 18079, 18109, 18169, 18200, 18230, 18233, 18262, 18302, 18323, 18353, 18383, 18414, 18444, 18475, 18535, 18566, 18596, 18599, 18628, 18660, 18713, 18744, 18770, 18799, 18827, 18856, 18884, 18913, 18944, 18628, 18660, 18713, 18744, 18770, 18799, 18827, 18856, 18884, 18913, 18944, 18262, 18302, 18323, 18353, 18383, 18414, 18444, 18475, 18535, 18566, 18596, 18599, 18628, 18660, 18713, 18744, 18770, 18799, 18827, 18856, 18884, 18913, 18944, 17897, 17928, 17957, 17988, 18018, 18048, 18079, 18109, 18169, 18200, 18230, 18233, 18262, 18302, 18323, 18353, 18383, 18414, 18444, 18475, 18535, 18566, 18596, 18599, 17897, 17928, 17957, 17988, 18018, 18048, 18079), class = "Date")
), row.names = c(5L, 10L, 15L, 20L, 25L, 30L, 35L, 40L, 45L, 50L, 55L, 60L, 61L, 66L, 71L, 76L, 81L, 86L, 91L, 96L, 101L, 106L, 111L, 116L, 122L, 127L, 132L, 137L, 142L, 147L, 152L, 157L, 162L, 167L, 172L, 124L, 129L, 134L, 139L, 144L, 149L, 154L, 159L, 164L, 169L, 174L, 62L, 67L, 72L, 77L, 82L, 87L, 92L, 97L, 102L, 107L, 112L, 117L, 125L, 130L, 135L, 140L, 145L, 150L, 155L, 160L, 165L, 170L, 175L, 3L, 8L, 13L, 18L, 23L, 28L, 33L, 38L, 43L, 48L, 53L, 58L, 63L, 68L, 73L, 78L, 83L, 88L, 93L, 98L, 103L, 108L, 113L, 118L, 1L, 6L, 11L, 16L, 21L, 26L, 31L), class = "data.frame")

下面是我用來制作情節的簡單代碼:

ggplot(df, aes(x=Timestamp, y=Frequency, fill=Topic))   
  scale_x_date(date_breaks = '1 month', date_labels = "%b-%y") 
  geom_area(alpha=0.6 , size=1, colour="black", position = position_fill()) 
  scale_fill_discrete(guide = guide_legend())   #, breaks = df_q$Topic #to sort legends
  theme(legend.position="bottom", legend.box = "horizontal") 
  ggtitle("Questionable") 
  xlab("Month") 
  guides(fill = guide_legend(nrow = 1))

我得到以下輸出: 根據 geom_area 中的顏色順序排列圖例

是否可以按照從左(2019)到右(2021)和從上到下的顏色順序對圖例進行排序(忽略主題順序)?例如,橙色(2019 年的頂級顏色)應該是圖例中的第一個,藍色第二個等等。很高興知道每個傳奇人物是否有辦法在其相應年份的下方輕松區分每一年的主題。

uj5u.com熱心網友回復:

只需使用 limits 引數手動指定順序scale_fill

library(ggplot2)

df <- structure(list(
  Topic = c("Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_A", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_B", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_C", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_D", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_E", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_F", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_G", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_H", "Topic_I", "Topic_I", "Topic_I", "Topic_I", "Topic_I", "Topic_I", "Topic_I"), Frequency = c(22L, 27L, 68L, 34L, 60L, 13L, 23L, 11L, 12L, 23L, 19L, 22L, 9L, 36L, 127L, 83L, 37L, 19L, 31L, 19L, 32L, 25L, 20L, 17L, 19L, 22L, 48L, 32L, 36L, 71L, 37L, 12L, 10L, 37L, 48L, 11L, 15L, 10L, 9L, 19L, 19L, 14L, 22L, 51L, 14L, 33L, 22L, 36L, 16L, 10L, 31L, 36L, 15L, 10L, 20L, 23L, 21L, 14L, 20L, 17L, 18L, 22L, 9L, 14L, 37L, 18L, 14L, 15L, 17L, 47L, 28L, 34L, 68L, 227L, 22L, 25L, 8L, 11L, 5L, 2L, 4L, 34L, 8L, 21L, 4L, 5L, 33L, 19L, 12L, 18L, 22L, 23L, 38L, 96L, 112L, 53L, 87L, 103L, 58L, 44L),
  Timestamp = structure(c(17897, 17928, 17957, 17988, 18018, 18048, 18079, 18109, 18169, 18200, 18230, 18233, 18262, 18302, 18323, 18353, 18383, 18414, 18444, 18475, 18535, 18566, 18596, 18599, 18628, 18660, 18713, 18744, 18770, 18799, 18827, 18856, 18884, 18913, 18944, 18628, 18660, 18713, 18744, 18770, 18799, 18827, 18856, 18884, 18913, 18944, 18262, 18302, 18323, 18353, 18383, 18414, 18444, 18475, 18535, 18566, 18596, 18599, 18628, 18660, 18713, 18744, 18770, 18799, 18827, 18856, 18884, 18913, 18944, 17897, 17928, 17957, 17988, 18018, 18048, 18079, 18109, 18169, 18200, 18230, 18233, 18262, 18302, 18323, 18353, 18383, 18414, 18444, 18475, 18535, 18566, 18596, 18599, 17897, 17928, 17957, 17988, 18018, 18048, 18079), class = "Date")
), row.names = c(5L, 10L, 15L, 20L, 25L, 30L, 35L, 40L, 45L, 50L, 55L, 60L, 61L, 66L, 71L, 76L, 81L, 86L, 91L, 96L, 101L, 106L, 111L, 116L, 122L, 127L, 132L, 137L, 142L, 147L, 152L, 157L, 162L, 167L, 172L, 124L, 129L, 134L, 139L, 144L, 149L, 154L, 159L, 164L, 169L, 174L, 62L, 67L, 72L, 77L, 82L, 87L, 92L, 97L, 102L, 107L, 112L, 117L, 125L, 130L, 135L, 140L, 145L, 150L, 155L, 160L, 165L, 170L, 175L, 3L, 8L, 13L, 18L, 23L, 28L, 33L, 38L, 43L, 48L, 53L, 58L, 63L, 68L, 73L, 78L, 83L, 88L, 93L, 98L, 103L, 108L, 113L, 118L, 1L, 6L, 11L, 16L, 21L, 26L, 31L), class = "data.frame")

ggplot(df, aes(x=Timestamp, y=Frequency, fill=Topic))   
  scale_x_date(date_breaks = '1 month', date_labels = "%b-%y") 
  geom_area(alpha=0.6 , size=1, colour="black", position = position_fill()) 
  theme(legend.position="bottom", legend.box = "horizontal") 
  guides(fill = guide_legend(nrow = 1))  
  scale_fill_discrete(limits = paste("Topic", LETTERS[c(1,7,9,2,5,8,3,4,6)], sep = "_"))

根據 geom_area 中的顏色順序排列圖例

為了每年獲得一個單獨的圖例,您基本上需要使用各自的圖例創建單獨的圖。主要挑戰是分配正確的顏色值和指導限制。

library(tidyverse)
library(patchwork)

## first get the colors
my_cols <- scales::hue_pal()(9)
## assign them to the order you like
names(my_cols) = paste("Topic", LETTERS[c(1,7,9,2,5,8,3,4,6)], sep = "_")

p_list <- 
  df %>%
  ## create year variable by which you split into a list
  mutate(year = lubridate::year(Timestamp)) %>%
  split(.$year) %>%
  ## pass this list to a loop function to create three separate plots 
  map(~ggplot(data = .x, aes(x=Timestamp, y=Frequency, fill=Topic))   
  scale_x_date(date_breaks = '1 month', date_labels = "%b-%y") 
  geom_area(alpha=0.6 , size=1, colour="black", position = position_fill()) 
  theme(legend.position="bottom", legend.box = "horizontal") 
    ## changing label position because of crowding
  guides(fill = guide_legend(nrow = 1, label.position = "bottom"))  
  ## you will need to set the limits to the unique values in each plot
    ## I am also removing the guide title because of the visual crowding
  scale_fill_manual(NULL, values = my_cols, limits = unique(.x$Topic))
  
  )

## patchwork is great for such things
wrap_plots(p_list)

根據 geom_area 中的顏色順序排列圖例

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    問題:專案麒麟系統服務器的kdump服務無法啟動,沒有相關日志無法定位問題。 1、查看服務狀態是關閉的,重啟系統也無法啟動 systemctl status kdump 2、修改grub引數,修改“crashkernel”為“512M(有的機器數值太大太小都會導致報錯,建議從128M開始試,或者加個 ......

    uj5u.com 2023-04-12 09:59:50 more
  • 解決linux系統的kdump服務無法啟動的問題

    問題:專案麒麟系統服務器的kdump服務無法啟動,沒有相關日志無法定位問題。 1、查看服務狀態是關閉的,重啟系統也無法啟動 systemctl status kdump 2、修改grub引數,修改“crashkernel”為“512M(有的機器數值太大太小都會導致報錯,建議從128M開始試,或者加個 ......

    uj5u.com 2023-04-12 09:59:01 more
  • 你是不是暴露了?

    作者:袁首京 原創文章,轉載時請保留此宣告,并給出原文連接。 如果您是計算機相關從業人員,那么應該經歷不止一次網路安全專項檢查了,你肯定是收到過資訊系統技術檢測報告,要求你加強風險監測,確保你提供的系統服務堅實可靠了。 沒檢測到問題還好,檢測到問題的話,有些處理起來還是挺麻煩的,尤其是線上正在運行的 ......

    uj5u.com 2023-04-05 16:52:56 more
  • 細節拉滿,80 張圖帶你一步一步推演 slab 記憶體池的設計與實作

    1. 前文回顧 在之前的幾篇記憶體管理系列文章中,筆者帶大家從宏觀角度完整地梳理了一遍 Linux 記憶體分配的整個鏈路,本文的主題依然是記憶體分配,這一次我們會從微觀的角度來探秘一下 Linux 內核中用于零散小記憶體塊分配的記憶體池 —— slab 分配器。 在本小節中,筆者還是按照以往的風格先帶大家簡單 ......

    uj5u.com 2023-04-05 16:44:11 more