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如何在stat_function中按線型和顏色創建圖例

2021-12-03 05:05:11 企業開發

在這里，我嘗試使用 ggplot2 和 stat_function 繪制包含 11 個變數的 PDF。我設法按顏色添加圖例，但我還想按線型區分線條并將其合并到圖例中。如果有人可以幫助我解決問題，我會很感激嗎？這是代碼：

library(gamlss)
library(ggplot2)
library(cowplot)

xlower= 50
xupper= 183


    plot1<-ggplot(data.frame(x = c(xlower , xupper)), aes(x = x))   
        xlim(c(xlower , xupper))   stat_function(fun = dNO, args =list(mu= 85.433,sigma=2.208) ,linetype="solid", aes(colour = "Observed")) 
        stat_function(fun = dSN2, args =list(mu= 97.847,sigma=2.896,nu=5.882,log=FALSE) , linetype="solid",aes(colour = "CMCC.ESM2")) 
        stat_function(fun = dIGAMMA, args =list(mu= 4.520,sigma=2.336,log=FALSE) , linetype="solid",aes(colour = "ECEARTH3")) 
        stat_function(fun = dRG, args =list(mu= 93.062,sigma=2.233,log=FALSE) ,linetype="solid" ,aes(colour = "ECEARTH3.CC")) 
        stat_function(fun = dRG, args =list(mu= 94.296,sigma=2.237,log=FALSE) ,linetype="solid" ,aes(colour = "ECEARTH3.Veg")) 
        stat_function(fun = dSHASH, args =list(mu= 112.241,sigma=12.133,nu=9.419,tau=9.743,log=FALSE) ,linetype="solid", aes(colour = "GFDL.CM4")) 
        stat_function(fun = dRG, args =list(mu= 101.101,sigma=2.372,log=FALSE) ,linetype="solid" ,aes(colour = "GFDL.ESM4")) 
        stat_function(fun = dLO, args =list(mu= 73.086,sigma=1.485,log=FALSE) , linetype="solid",aes(colour = "MPI.ESM1.2.HR")) 
        stat_function(fun = dNO, args =list(mu= 139.373,sigma=2.895) ,linetype="solid",aes(colour = "MRI.ESM2")) 
        stat_function(fun = dLO, args =list(mu= 134.221,sigma=2.158,log=FALSE) ,linetype="solid", aes(colour = "NorESM2.MM")) 
        stat_function(fun = dNO, args =list(mu= 107.372,sigma=2.232) ,linetype="solid" ,aes(colour = "TaiESM1")) 
        scale_color_manual("Data Types",breaks = c("Observed", "CMCC.ESM2","ECEARTH3","ECEARTH3.CC","ECEARTH3.Veg","GFDL.CM4","GFDL.ESM4","MPI.ESM1.2.HR","MRI.ESM2","NorESM2.MM","TaiESM1"),values = c("Black","green", "blue","brown","darkgreen","red","cyan","yellow4","aquamarine4","slateblue4","magenta4")) 
        labs(x = "Monthly average Precipitation (mm)", y = "PDF")   
        theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), 
              axis.title.x = element_text(face="plain", colour="black", size = 12),
              axis.title.y = element_text(face="plain", colour="black", size = 12),
              legend.title = element_text(face="plain", size = 10),
              legend.position = "none")
    
    plot2<- ggplot(data.frame(x = c(xlower , xupper)), aes(x = x))   
        xlim(c(xlower , xupper))   stat_function(fun = pNO, args =list(mu= 85.433,sigma=2.208) ,linetype="solid", aes(colour = "Observed")) 
        stat_function(fun = pSN2, args =list(mu= 97.847,sigma=2.896,nu=5.882,log=FALSE) , linetype="solid",aes(colour = "CMCC.ESM2")) 
        stat_function(fun = pIGAMMA, args =list(mu= 4.520,sigma=2.336,log=FALSE) , linetype="solid",aes(colour = "ECEARTH3")) 
        stat_function(fun = pRG, args =list(mu= 93.062,sigma=2.233,log=FALSE) ,linetype="solid" ,aes(colour = "ECEARTH3.CC")) 
        stat_function(fun = pRG, args =list(mu= 94.296,sigma=2.237,log=FALSE) ,linetype="solid" ,aes(colour = "ECEARTH3.Veg")) 
        stat_function(fun = pSHASH, args =list(mu= 112.241,sigma=12.133,nu=9.419,tau=9.743,log=FALSE) ,linetype="solid", aes(colour = "GFDL.CM4")) 
        stat_function(fun = pRG, args =list(mu= 101.101,sigma=2.372,log=FALSE) ,linetype="solid" ,aes(colour = "GFDL.ESM4")) 
        stat_function(fun = pLO, args =list(mu= 73.086,sigma=1.485,log=FALSE) , linetype="solid",aes(colour = "MPI.ESM1.2.HR")) 
        stat_function(fun = pNO, args =list(mu= 139.373,sigma=2.895) ,linetype="solid",aes(colour = "MRI.ESM2")) 
        stat_function(fun = pLO, args =list(mu= 134.221,sigma=2.158,log=FALSE) ,linetype="solid", aes(colour = "NorESM2.MM")) 
        stat_function(fun = pNO, args =list(mu= 107.372,sigma=2.232) ,linetype="solid" ,aes(colour = "TaiESM1")) 
        scale_color_manual("Data Types",breaks = c("Observed", "CMCC.ESM2","ECEARTH3","ECEARTH3.CC","ECEARTH3.Veg","GFDL.CM4","GFDL.ESM4","MPI.ESM1.2.HR","MRI.ESM2","NorESM2.MM","TaiESM1"),values = c("Black","green", "blue","brown","darkgreen","red","cyan","yellow4","aquamarine4","slateblue4","magenta4")) 
        labs(x = "Monthly average Precipitation (mm)", y = "CDF")   
        theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), 
              axis.title.x = element_text(face="plain", colour="black", size = 12),
              axis.title.y = element_text(face="plain", colour="black", size = 12),
              legend.title = element_text(face="plain", size = 10),
              legend.position = "right")
    
    p<- plot_grid(plot1, plot2, labels = "")

uj5u.com熱心網友回復：

我減少了繪制的統計資料數量，以便更容易了解發生了什么。

由于兩個圖的圖例相同，因此您只需要一組scale_x_manual.

線型和顏色都需要在對 aes 的呼叫中才能出現在圖例中。

要合并兩個圖例，請在呼叫labs.

您可能會發現需要定義其他線型，因為標準集包含 6 個。

library(gamlss)
library(ggplot2)
library(cowplot)

xlower= 50
xupper= 183


plot1<-ggplot(data.frame(x = c(xlower , xupper)), aes(x = x))   
  xlim(c(xlower , xupper))   
  stat_function(fun = dNO, args =list(mu= 85.433,sigma=2.208), aes(colour = "Observed", linetype="Observed")) 
  stat_function(fun = dSN2, args =list(mu= 97.847,sigma=2.896,nu=5.882,log=FALSE), aes(colour = "CMCC.ESM2", linetype = "CMCC.ESM2")) 
  stat_function(fun = dNO, args =list(mu= 107.372,sigma=2.232), aes(colour = "TaiESM1", linetype = "TaiESM1")) 
  labs(x = "Monthly average Precipitation (mm)", y = "PDF")   
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), 
        axis.title.x = element_text(face="plain", colour="black", size = 12),
        axis.title.y = element_text(face="plain", colour="black", size = 12),
        legend.title = element_text(face="plain", size = 10),
        legend.position = "none")

plot2<- ggplot(data.frame(x = c(xlower , xupper)), aes(x = x))   
  xlim(c(xlower , xupper))   
  stat_function(fun = pNO, args =list(mu= 85.433,sigma=2.208), aes(colour = "Observed", linetype="Observed")) 
  stat_function(fun = pSN2, args =list(mu= 97.847,sigma=2.896,nu=5.882,log=FALSE), aes(colour = "CMCC.ESM2", linetype = "CMCC.ESM2")) 
  stat_function(fun = dNO, args =list(mu= 107.372,sigma=2.232), aes(colour = "TaiESM1", linetype = "TaiESM1")) 
  scale_color_manual(breaks = c("Observed", "CMCC.ESM2", "TaiESM1"),
                       values = c("Black","green", "magenta4")) 
  scale_linetype_manual(breaks = c("Observed", "CMCC.ESM2", "TaiESM1"),
                       values = c("solid", "dashed", "longdash")) 
  labs(x = "Monthly average Precipitation (mm)",
       y = "CDF",
       colour = "Data types",
       linetype =  "Data types")   
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), 
        axis.title.x = element_text(face="plain", colour="black", size = 12),
        axis.title.y = element_text(face="plain", colour="black", size = 12),
        legend.title = element_text(face="plain", size = 10),
        legend.position = "right")

p<- plot_grid(plot1, plot2, labels = "")
p

如何在stat_function中按線型和顏色創建圖例

由reprex 包(v2.0.1)于 2021 年 11 月 30 日創建

uj5u.com熱心網友回復：

不確定，但命令應該是

 geom_line(aes(colour=Observed, linetype=Observed), size=1)

所以對于plot 1和plot 2

plot1<-ggplot(data.frame(x = c(xlower , xupper)), aes(x = x))   
   xlim(c(xlower , xupper))   
   stat_function(fun = dNO, args =list(mu= 85.433,sigma=2.208), aes(colour = "Observed", linetype="Observed")) 
        stat_function(fun = dSN2, args =list(mu= 97.847,sigma=2.896,nu=5.882,log=FALSE) ,aes(colour = "CMCC.ESM2", , linetype="CMCC.ESM2")) 
        stat_function(fun = dIGAMMA, args =list(mu= 4.520,sigma=2.336,log=FALSE) , linetype=ECEARTH3,aes(colour = "ECEARTH3")) 
        stat_function(fun = dRG, args =list(mu= 93.062,sigma=2.233,log=FALSE) ,linetype=ECEARTH3.CC ,aes(colour = "ECEARTH3.CC")) 
        stat_function(fun = dRG, args =list(mu= 94.296,sigma=2.237,log=FALSE) ,aes(linetype="ECEARTH3.Veg", colour = "ECEARTH3.Veg")) 
        stat_function(fun = dSHASH, args =list(mu= 112.241,sigma=12.133,nu=9.419,tau=9.743,log=FALSE) , aes(linetype="GFDL.CM4",colour = "GFDL.CM4")) 
        stat_function(fun = dRG, args =list(mu= 101.101,sigma=2.372,log=FALSE)  ,aes(,linetype="GFDL.ESM4", colour = "GFDL.ESM4")) 
        stat_function(fun = dLO, args =list(mu= 73.086,sigma=1.485,log=FALSE) ,aes(, linetype="MPI.ESM1.2.HR", colour = "MPI.ESM1.2.HR")) 
        stat_function(fun = dNO, args =list(mu= 139.373,sigma=2.895) ,aes(,linetype="MRI.ESM2", colour = "MRI.ESM2")) 
        stat_function(fun = dLO, args =list(mu= 134.221,sigma=2.158,log=FALSE) , aes(linetype="NorESM2.MM", colour = "NorESM2.MM")) 
        stat_function(fun = dNO, args =list(mu= 107.372,sigma=2.232)  ,aes(,linetype="TaiESM1", colour = "TaiESM1")) 
        scale_color_manual("Data Types",breaks = c("Observed", "CMCC.ESM2","ECEARTH3","ECEARTH3.CC","ECEARTH3.Veg","GFDL.CM4","GFDL.ESM4","MPI.ESM1.2.HR","MRI.ESM2","NorESM2.MM","TaiESM1"),values = c("Black","green", "blue","brown","darkgreen","red","cyan","yellow4","aquamarine4","slateblue4","magenta4")) 
        labs(x = "Monthly average Precipitation (mm)", y = "PDF")   
        theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), 
              axis.title.x = element_text(face="plain", colour="black", size = 12),
              axis.title.y = element_text(face="plain", colour="black", size = 12),
              legend.title = element_text(face="plain", size = 10),
              legend.position = "none")

plot2<- ggplot(data.frame(x = c(xlower , xupper)), aes(x = x))   
  xlim(c(xlower , xupper))   
  stat_function(fun = pNO, args =list(mu= 85.433,sigma=2.208), aes(colour = "Observed", linetype="Observed")) 
  stat_function(fun = pSN2, args =list(mu= 97.847,sigma=2.896,nu=5.882,log=FALSE), aes(colour = "CMCC.ESM2", linetype = "CMCC.ESM2")) 
  stat_function(fun = dNO, args =list(mu= 107.372,sigma=2.232), aes(colour = "TaiESM1", linetype = "TaiESM1")) 
  scale_color_manual(breaks = c("Observed", "CMCC.ESM2", "TaiESM1"),
                       values = c("Black","green", "magenta4")) 
  scale_linetype_manual(breaks = c("Observed", "CMCC.ESM2", "TaiESM1"),
                       values = c("solid", "dashed", "longdash")) 
  labs(x = "Monthly average Precipitation (mm)",
       y = "CDF",
       colour = "Data types",
       linetype =  "Data types")   
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), 
        axis.title.x = element_text(face="plain", colour="black", size = 12),
        axis.title.y = element_text(face="plain", colour="black", size = 12),
        legend.title = element_text(face="plain", size = 10),
        legend.position = "right")

p<- plot_grid(plot1, plot2, labels = "")
p

轉載請註明出處，本文鏈接：https://www.uj5u.com/qiye/371948.html

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    一、http是什么 通俗來講，http就是計算機通過網路進行通信的規則，是一個基于請求與回應，無狀態的，應用層協議。常用于TCP/IP協議傳輸資料。目前任何終端之間任何一種通信方式都必須按Http協議進行，否則無法連接。tcp(三次握手，四次揮手)。 請求與回應：客戶端請求、服務端回應資料。 無狀態 ......

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  • http1.1與http2.0

    一、http是什么 通俗來講，http就是計算機通過網路進行通信的規則，是一個基于請求與回應，無狀態的，應用層協議。常用于TCP/IP協議傳輸資料。目前任何終端之間任何一種通信方式都必須按Http協議進行，否則無法連接。tcp(三次握手，四次揮手)。 請求與回應：客戶端請求、服務端回應資料。 無狀態 ......

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