r - ggplot2:在图例栏附近添加分布抖动

Question

一个不平凡的ggplot挑战

我使用具有固定色标的 map 比较变量在两个时刻的空间分布 - 以显示实际变化。如果将图例条附近的变量分布添加为抖动点，那就太好了。

所需的绘图应如下图所示:将假定的红色抖动点手动添加(我刚刚使用过paint.net)到R生成的绘图中。

<小时/>

复制 map

要重现 map ，需要一个名为 fortIT 的 R 对象。这是意大利 NUTS-2 区域的强化(使用 ggplot2::fortify)SpatialPolygonsDataFrame，并附有数据。可以下载RData 文件 here [89KB]

以及 map 的代码:

require(dplyr)
require(ggplot2)
require(ggthemes)
require(gridExtra)
require(rgeos)
require(maptools)
require(cowplot)
require(viridis)

# load the data
load(url("https://ikashnitsky.github.io/share/1602-so-q-map-jitter/fortIT.RData"))

# produce the first map
gIT1 <- ggplot()+
        geom_polygon(data = fortIT, aes(x=long, y=lat, group=group, fill=tsr03),
                     color='grey30',size=.1)+
        scale_fill_viridis('TSR\n2003',limits=range(fortIT[,9:10]))+ # !!! limits fix the color scale
        
        coord_equal(xlim=c(4000000, 5500000), ylim=c(1500000,3000000))+
        guides(fill = guide_colorbar(barwidth = 1.5, barheight = 15))+
        
        theme_map()+
        theme(panel.border=element_rect(color = 'black',size=.5,fill = NA),
              legend.position = c(1, 1),
              legend.justification = c(1, 1),
              legend.background = element_rect(colour = NA, fill = NA),
              legend.title = element_text(size=15),
              legend.text = element_text(size=15))+
        scale_x_continuous(expand=c(0,0)) +
        scale_y_continuous(expand=c(0,0)) +
        labs(x = NULL, y = NULL)


# produce the second map
gIT2 <- ggplot()+
        geom_polygon(data = fortIT, aes(x=long, y=lat, group=group, fill=tsr43),
                     color='grey30',size=.1)+
        scale_fill_viridis('TSR\n2043',limits=range(fortIT[,9:10]))+
        
        coord_equal(xlim=c(4000000, 5500000), ylim=c(1500000,3000000))+
        guides(fill = guide_colorbar(barwidth = 1.5, barheight = 15))+
        
        theme_map()+
        theme(panel.border=element_rect(color = 'black',size=.5,fill = NA),
              legend.position = c(1, 1),
              legend.justification = c(1, 1),
              legend.background = element_rect(colour = NA, fill = NA),
              legend.title = element_text(size=15),
              legend.text = element_text(size=15))+
        scale_x_continuous(expand=c(0,0)) +
        scale_y_continuous(expand=c(0,0)) +
        labs(x = NULL, y = NULL)

# align both maps side by side
gIT <- plot_grid(gIT1,gIT2,ncol=2,labels=LETTERS[1:2],label_size=20)

ggsave('italy.png',gIT,width=12,height=7,dpi=192)

<小时/>

其他信息

map 中可视化的变量是 2003 年(图 A)和 2043 年(图 B，欧盟统计局区域预测)的总支持率。总抚养比是工作年龄人口(15-64岁)与非工作年龄人口(15岁以下和65岁以上)的比率。

Answer 1

您可以将图例替换为带有密度信息的绘图面板的图例，

g <- ggplotGrob(p)
leg = gtable_filter(g, "guide-box")

dd <- ddply(fortIT, "group", summarise, fill=unique(tsr03))
dum <- ggplot(dd, aes(0,y=fill)) +
  geom_dotplot(fill="red", binaxis = "y", dotsize=0.5, stackdir = "down")+
  scale_y_continuous(lim=range(fortIT[,c("tsr03", "tsr43")]), expand=c(0,0)) +
  theme_void() 

dummy_panel <- gtable_filter(ggplotGrob(dum), "panel")
dummy_panel$layout$clip <- FALSE

a <- leg[[1]][[1]][[1]][[1]]
a <- gtable_add_cols(a, unit(1,"cm"), 0)
a <- gtable_add_grob(a, dummy_panel, 4, 1)
a$layout$clip <- FALSE
grid.newpage()
grid.draw(a)

leg[[1]][[1]][[1]][[1]] <- a
g$grobs[g$layout$name=="guide-box"] <- list(leg)

library(grid)
grid.newpage()
grid.draw(g)