将颜色分配给 2 个不同的几何图形并获得 2 个不同的图例答案

【问题标题】：Assign color to 2 different geoms and get 2 different legends将颜色分配给 2 个不同的几何图形并获得 2 个不同的图例
【发布时间】：2015-04-09 02:52:16
【问题描述】：

如何让 ggplot2 为不同的几何图形提供单独的图例，它们都使用颜色来表示 2 个不同的变量。我想要 3 个图例，一个用于 z、a 和 b，但 a 和 b 似乎组合成一个图例，即使 a 和 b 代表不同的变量。我还希望能够控制每个图例中的颜色。

dat <- data.frame(
    y = rnorm(200),
    x = sample(c("A", "B"), 200, TRUE),
    z = sample(100:200, 200, TRUE), 
    a = sample(c("male", "female"), 200, TRUE),
    b = factor(sample(1:2, 200, TRUE))
)

ggplot(dat, aes(y = y, x = x)) +
    geom_point(aes(color = a, size = z)) + 
    geom_boxplot(fill = NA, size=.75, aes(color=b)) +
    scale_color_manual(values = c("#F8766D", "#00BFC4", "orange", "purple"))

【问题讨论】：

可能是一种更简单的方法，但您可以绘制两个图，然后合并图例...stackoverflow.com/questions/26727741/…
@user20650 我考虑过这一点，如果需要，我会走那条路，但似乎应该有更简单的方法。
我明白为什么要将它们分开，但是对于任何其他美学（透明度、大小、形状、彩条等），将它们分开是没有意义的。例如，透明度 0-25 是一个变量，另一个变量是 26-50，这是相同的比例。当然，颜色可以更加离散，因此它可以更有意义..只是我的想法，为什么这不是直截了当的。 hadley 对他的 ggplot 非常讲究
@rawr 我正在写我论文的一部分，描述图形的分层语法。实际上，我看不到对此有用的应用程序，因为我们正在重载预属性，以至于没有任何东西突出并且它们被仔细处理。语法的美妙之处在于它在封闭系统中是灵活的，以至于图形遵循语法但没有意义。

标签： r ggplot2

【解决方案1】：

如果您使用填充的绘图符号，您可以将一个因子映射为填充，另一个映射为颜色，然后将它们分成两个比例，从而形成图例。

ggplot(dat, aes(y = y, x = x)) +
  geom_point(aes(fill = a, size = z), pch = 21) + 
  geom_boxplot(fill = NA, size=.75, aes(color=b)) +
  scale_color_manual(values = c("orange", "purple")) +
  scale_fill_manual(values = c("#F8766D", "#00BFC4"))

【讨论】：

谢谢。对于这种特殊情况，我认为这种方法很简单，也是大多数人会选择的。

【解决方案2】：

ggnewscale 让这一切变得非常简单：

library(ggplot2)
library(ggnewscale)

ggplot(dat, aes(y = y, x = x)) +
  geom_point(aes(color = a, size = z)) + 
  scale_color_brewer(palette = 'Dark2') +
  new_scale_color() +
  geom_boxplot(fill = NA, aes(color = b)) +
  scale_color_brewer(palette = 'Paired')

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020-01-08 创建}

任何scale_color 都可以照常使用。为了方便，我选择了 scale_color_brewer

【讨论】：

【解决方案3】：

似乎图例捕获方法在类似情况下是最通用的，尽管在@jennybryan's 上的这个特定方法更简单，可能是大多数人想要的。我也在这里记录了图例捕获方法。我首先从@Sandy Muspratt HERE 那里学到了这种方法。

dat <- data.frame(
    y = rnorm(200),
    x = sample(c("A", "B"), 200, TRUE),
    z = sample(100:200, 200, TRUE), 
    a = sample(c("male", "female"), 200, TRUE),
    b = factor(sample(1:2, 200, TRUE))
)

if (!require("pacman")) install.packages("pacman")
pacman::p_load(ggplot2, grid, gridExtra, gtable)

coldot <- ggplot(dat, aes(y = y, x = x)) +
    geom_point(aes(color = a, size = z)) + 
    #geom_boxplot(fill = NA, size=.75, aes(color=b)) +
    scale_color_manual(values = c("#F8766D", "#00BFC4"))

colbox <- ggplot(dat, aes(y = y, x = x)) +
    #geom_point(aes(color = a, size = z)) + 
    geom_boxplot(fill = NA, size=.75, aes(color=b)) +
    scale_color_manual(values = c("orange", "purple"))



leg1 <- gtable_filter(ggplot_gtable(ggplot_build(coldot)), "guide-box") 
leg1Grob <- grobTree(leg1)

leg2 <- gtable_filter(ggplot_gtable(ggplot_build(colbox)), "guide-box") 
leg2Grob <- grobTree(leg2)


noleg <- ggplot(dat, aes(y = y, x = x)) +
    geom_point(aes(color = a, size = z)) + 
    geom_boxplot(fill = NA, size=.75, aes(color=b), position=position_dodge(1)) +
    scale_color_manual(values = c("orange", "purple", "#F8766D", "#00BFC4")) +
    theme(
        plot.margin = unit(c(5.1, 4.1, 4.1, 2.1), "pt"),
        legend.position=c(1.3, 0.87)
    ) +
    guides(color = FALSE)

legs <- ggplot(data = data.frame(x=1, y=1)) +
    geom_blank(aes(x=x, y=y)) + 
    theme_minimal() + 
    ylab(NULL) + xlab(NULL) +
    theme(
        axis.text = element_blank(),
        axis.ticks = element_blank(),
        panel.grid.major = element_blank(),
        panel.grid.minor = element_blank() 
    ) +
    annotation_custom(leg1Grob, xmin=1, xmax=1, ymin=.95, ymax=1.3) +
    annotation_custom(leg2Grob, xmin=.6, xmax=.8, ymin=.75, ymax=1) 

out <- arrangeGrob(noleg, legs, ncol=2, widths=c(.85, .15))
print(out)

【讨论】：