這里有一個資料
Genotype< - rep（c("CV1"/span>。 "CV2"）。 each=3）。
治療< -rep(c("T1"。 "T2","T3"）。 2）
RATIO<- c（0. 8,0.7, 0. 9,1.1, 1. 0,0.8)
DataA<- data.frame(Genotype,treatment,RatIO)
而這是一個使用facet_wrap()的圖
A_labels <- data. frame(Genotype=c("CV1">。 "CV1", "CV1"), "CV1" ,
perc= c("NA"。 "NA","PASS"）。 治療=c("T1"。 "T2", "T3"),
RATIO=c(1.0,/span> 0. 90, 1.0））
B_labels <- data. frame(Genotype=c("CV2">。 "CV2", "CV2"), "CV2" ,
perc= c("TEST"。 "PASS","FAIL"）。 治療=c（"T1"。 "T2", "T3"),
RATIO=c(1.2,/span> 1. 1, 1.1））
ggplot(data=DataA。 aes(x=treatment, y=RATIO。 fill=treatment))
geom_bar(stat="identity"/span>。 位置="dodge",寬度= 0。 7）
scale_fill_manual（values= c ("Dark gray"。 "深藍色"。 "暗紅色")
scale_y_continuous(breaks = seq(0,1。 5,0. 2),標簽=規模:: 百分比。 極限= c(0，1. 5))
geom_label(data=A_labels。 aes(x=treatment, y=RATIO, label=perc。 col=treatment), size=6。 fill="white"）
geom_label(data=B_labels。 aes(x=treatment, y=RATIO, label=perc。 col=treatment), size=6。 fill="white"）
scale_color_manual（values= c ("Blue"/span>。 "Red"。 "Blue"))
labs(x="treatment"。 y="比率（%）"）
facet_wrap(~Genotype)
主題(軸。 title = element_text (face = "lain"。 尺寸= 20。 color = "black"）,
axis.text. x = element_text(size= 18), axis.text.
axis.text. y = element_text(size= 18), axis.text=
axis.line = element_line(size = 0。 5, color = "black"）,
legend.position = 'none'）
windows(width=9。 高度=5）
使用facet_wrap()在每個面板上獨立放置文本是成功的，但我不知道如何在每個面板上獨立放置不同顏色的處理。例如，在右邊的面板中，我想將文本顏色改為綠色、黃色和橙色。
由于代碼scale_color_manual(values= c ("Blue", "Red", "Blue"))每個處理的文本顏色在兩個面板上都是一樣的。
你能讓我知道如何在每個面板上獨立地改變每個處理的文本顏色嗎？
謝謝你，
uj5u.com熱心網友回復：
正如你提到的，你只有兩個級別。所以我將以不同的方式來做這件事：
#Loading the data and creating the labels。
Genotype< - rep（c("CV1"/span>。 "CV2"）。 each=3）。
治療< -rep(c("T1"。 "T2","T3"）。 2）
RATIO<- c（0. 8,0.7, 0. 9,1.1, 1. 0,0.8)
DataA<- data.frame(Genotype,treatment,RATIO)
A_labels <- data. frame(Genotype=c("CV1">。 "CV1", "CV1"), "CV1" ,
perc= c("NA"。 "NA","PASS"）。 治療=c("T1"。 "T2", "T3"),
RATIO=c(1.0,/span> 0. 90, 1.0））
B_labels <- data. frame(Genotype=c("CV2">。 "CV2", "CV2"), "CV2" ,
perc= c("TEST"。 "PASS","FAIL"）。 治療=c（"T1"。 "T2", "T3"),
RATIO=c(1.2,/span> 1. 1, 1.1））
現在，我將為兩個級別創建兩個單獨的圖
ggplot(data=subset(DataA。 基因型=='CV1'）。 aes(x=treatment, y=RATIO。 fill=treatment))
geom_bar(stat="identity"/span>。 位置="dodge",寬度= 0。 7）
scale_fill_manual（values= c ("Dark gray"。 "深藍色"。 "暗紅色")
scale_y_continuous(breaks = seq(0,1。 5,0. 2),標簽=規模:: 百分比。 極限= c(0，1. 5))
geom_label(data=A_labels。 aes(x=treatment, y=RATIO, label=perc。 col=treatment), size=6。 fill="white"）
scale_color_manual（values= c ("Blue"/span>。 "Red"。 "Blue")
facet_wrap(~Genotype)
labs(x="治療"。 y="比率（%）"）
主題(軸。 title = element_text (face = "lain"。 尺寸= 20。 color = "black"）,
axis.text. x = element_text(size= 18), axis.text.
axis.text. y = element_text(size= 18), axis.text=
axis.line = element_line(size = 0。 5, color = "black"）,
legend.position = 'none')->/span> plot_cv1
ggplot(data=subset(DataA, 基因型=='CV2'）。 aes(x=treatment, y=RATIO。 fill=treatment))
geom_bar(stat="identity"/span>。 位置="dodge",寬度= 0。 7）
scale_fill_manual（values= c ("Dark gray"。 "深藍色"。 "暗紅色")
scale_y_continuous(breaks = seq(0,1。 5,0. 2),標簽=規模:: 百分比。 極限= c(0，1. 5))
geom_label(data=B_labels。 aes(x=treatment, y=RATIO, label=perc。 col=treatment), size=6。 fill="white"）
scale_color_manual（values= c ("Green"/span>。 "Yellow"。 "Orange")
facet_wrap(~Genotype)
labs(x="治療"。 y="比率（%）"）
主題(軸。 title = element_text (face = "lain"。 尺寸= 20。 color = "black"）,
axis.text. x = element_text(size= 18), axis.text.
axis.text. y = element_text(size= 18), axis.text=
axis.line = element_line(size = 0。 5, color = "black"）,
legend.position = 'none')->； plot_cv2
現在你可以使用，來自gridExtra的grid.arrange或來自ggpubr的ggarrange>。
library(gridExtra)。
grid。 arrange(plot_cv1, plot_cv2, nrow = 1）
#or
library（ggpubr）
ggarrange(plot_cv1, plot_cv2。 nrow = 1）
兩者的輸出結果相同：
uj5u.com熱心網友回復：
我從上面Ben的建議中找到了解決這個問題的方法。首先，我們在2個因素之間做一個組合，這個組合將有6個級別。(2個基因型x3個治療)。然后，在scale_color_manual中，我們可以指定6個級別的每種顏色！
#Loading the data and creating the labels。
Genotype< - rep（c("CV1"/span>。 "CV2"）。 each=3）。
治療< -rep(c("T1"。 "T2","T3"）。 2）
COMBI< - c("CV1T1"。 "CV1T2"，"CV1T3"。 "CV2T1","CV2T2"。 "CV2T3"）
RATIO<- c（0. 8,0.7, 0. 9,1.1, 1. 0,0.8)
DataA<-資料。 frame(Genotype,treatment,COMBI,RATIO）
A_labels <- data. frame(Genotype=c("CV1">。 "CV1", "CV1"), "CV1" ,
perc= c("NA"。 "NA","PASS"）。 治療=c("T1"。 "T2", "T3"),
RATIO=c(1.0,/span> 0. 90, 1.0））
B_labels <- data. frame(Genotype=c("CV2">。 "CV2", "CV2"), "CV2" ,
perc= c("TEST"。 "PASS","FAIL"）。 治療=c（"T1"。 "T2", "T3"),
RATIO=c(1.2,/span> 1. 1, 1.1））
#GGPLOT
ggplot（data=DataA。 aes(x=treatment, y=RATIO。 fill=treatment))
geom_bar(stat="identity"/span>。 位置="dodge",寬度= 0。 7）
scale_fill_manual（values= c ("Dark gray"。 "深藍色"。 "暗紅色")
scale_y_continuous(breaks = seq(0,1。 5,0. 2),標簽=規模:: 百分比。 極限= c(0，1. 5))
geom_label(data=A_labels。 aes(x=treatment, y=RATIO, label=perc。 col=subset(DataA, 基因型=="CV1"）$COMBI）。 大小=6。 fill="white"）
geom_label(data=B_labels。 aes(x=treatment, y=RATIO, label=perc。 col=subset(DataA, 基因型=="CV2"）$COMBI）。 大小=6。 fill="white"）
scale_color_manual（values= c ("Blue"/span>。 "Red"。 "藍色","綠色"，"黃色"。 "Orange")
labs(x="treatment"。 y="比率（%）"）
facet_wrap(~Genotype)
主題(軸。 title = element_text (face = "lain"。 尺寸= 20。 color = "black"）,
axis.text. x = element_text(size= 18), axis.text.
axis.text. y = element_text(size= 18), axis.text=
axis.line = element_line(size = 0。 5, color = "black"）,
legend.position = 'none'）
windows(width=9。 高度=5）
轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qianduan/318903.html
標籤：