- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
请找到我的数据样本 p
以下。
问题:为什么来自 facet_wrap()
的 strip 文本颜色不按照 element_text(colour)
中的规定更改?
我制作了这个情节
我希望条形文本颜色( UICC Stage I, II, III and IV
)与 geom_point
的颜色相匹配如 cols
中所述.当前加载 #E1B930
在所有文本项上。
以下脚本有什么问题?
cols = c("#E1B930", "#2C77BF","#E38072","#6DBCC3")
ggplot(p, aes(x=n.fjernet,y=os.neck)) + geom_point(aes(color=uiccc),shape=20, size=5,alpha=0.7) +
geom_quantile(quantiles = 0.5,col="black", size=1,linetype=2) + facet_wrap(.~factor(uiccc)) +
scale_fill_manual(values=cols) +
scale_colour_manual(values=cols) +
scale_x_continuous(breaks = seq(0,50, by=10), name="Lymph nodal yield") +
scale_y_continuous(name="Time to death") +
theme(strip.text.x = element_text(size=12,face="bold", colour = cols),
strip.text.y = element_text(size=12, face="bold"),
strip.background = element_rect(fill="white"),
legend.position="none")
p <- structure(list(uiccc = structure(c(4L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L,
4L, 1L, 1L, 2L, 1L, 4L, 2L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 2L, 1L, 2L,
3L, 2L, 4L, 1L, 1L, 2L, 4L, 4L, 1L, 3L, 3L, 4L, 3L, 1L, 4L, 2L,
3L, 4L, 4L, 4L, 3L, 2L, 4L, 1L, 4L, 2L, 4L, 4L, 2L, 4L, 4L, 1L,
4L, 2L, 3L, 2L, 2L, 3L, 2L, 4L, 4L, 2L, 2L, 3L, 1L, 4L, 4L, 4L,
4L, 4L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 4L,
2L, 4L, 1L, 2L, 1L, 1L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 2L, 3L,
3L, 4L, 1L, 1L, 3L, 1L, 4L, 2L, 1L, 3L, 1L, 2L, 1L, 1L, 4L, 1L,
1L, 4L, 1L, 1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 1L, 1L, 2L,
2L, 4L, 4L, 2L, 3L, 4L, 2L, 4L, 1L, 1L, 3L, 3L, 1L, 1L, 3L, 4L,
4L, 2L, 4L, 4L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 3L, 2L, 2L, 4L, 3L,
1L, 4L, 3L, 4L, 4L, 3L, 1L, 4L, 4L, 4L, 4L, 2L, 2L, 4L, 4L, 1L,
4L, 4L, 2L, 4L, 4L, 4L, 3L, 4L, 3L, 3L, 4L, 4L, 2L, 4L, 4L, 2L,
4L, 4L, 4L, 4L, 1L, 4L, 4L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
4L, 4L, 2L, 3L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 1L,
3L, 4L, 4L, 1L, 3L, 3L, 4L, 3L), .Label = c("UICC Stage I", "UICC Stage II",
"UICC Stage III", "UICC Stage IV"), class = "factor"), os.neck = c(11.5,
74.38, 17.02, 7.89, 96.03, 40.48, 17.74, 14.65, 62.46, 12.55,
9.92, 26.05, 45.47, 17.38, 39.72, 51.45, 8.61, 76.98, 67.09,
94.79, 72.15, 93.93, 17.05, 12.48, 91.6, 15.87, 11.04, 67.22,
67.02, 8.94, 6.6, 5.09, 10.68, 17.15, 0.07, 5.19, 40.77, 0.2,
170.88, 5.55, 1.61, 38.28, 10.58, 32.99, 110.98, 103.69, 122.32,
14.78, 42.74, 4.04, 8.28, 84.96, 11.7, 49.97, 120.48, 52.6, 71.26,
16.3, 100.14, 55.03, 6.51, 89.89, 51.71, 24.97, 55.66, 21.91,
81.48, 30.92, 1.58, 7.52, 30.75, 3.45, 19.22, 5.42, 17.68, 45.54,
76.22, 125.34, 83.62, 30.82, 90.32, 1.84, 19.98, 20.53, 32.59,
54.77, 2.3, 106.84, 22.28, 45.18, 4.47, 39.66, 32.3, 16.23, 3.88,
2.23, 0.23, 18.73, 0.79, 28.75, 79.54, 14.46, 15.15, 54.97, 48.59,
34.83, 58.42, 35.29, 45.73, 57.53, 63.11, 65.05, 29.54, 77.21,
63.48, 83.35, 34.3, 64.49, 29.54, 62.69, 21.62, 49.35, 99.02,
15.8, 41.89, 12.98, 13.8, 43.6, 57.23, 31.38, 70.74, 39.46, 20.76,
67.22, 127.15, 74.12, 1.97, 7.39, 25.17, 28.22, 14, 36.53, 20.83,
19.55, 40.77, 27.76, 45.31, 34.46, 35.55, 26.94, 9.43, 10.51,
6.8, 8.18, 8.02, 14.29, 6.11, 13.8, 4.9, 4.04, 14.82, 11.66,
73.07, 92.91, 99.98, 10.64, 10.05, 95.8, 7.23, 12.81, 43.99,
13.9, 10.25, 16.36, 18.2, 18.76, 12.32, 8.64, 11.79, 112.04,
70.97, 31.28, 28.85, 21.49, 19.94, 22.14, 29.44, 67.62, 11.01,
45.24, 110.72, 20.24, 14.06, 12.88, 31.51, 8.08, 13.08, 21.45,
24.28, 21.98, 32.89, 23.26, 15.41, 15.41, 13.8, 40.12, 8.02,
15.77, 49.81, 18.17, 24.21, 47.08, 6.6, 37.16, 13.01, 8.38, 14.36,
18.27, 17.28, 73.76, 68.21, 22.83, 2.66, 69.06, 17.05, 8.61,
23.33, 13.34, 12.65, 8.77, 128.92, 16.1, 4.99, 11.73, 22.97,
40.12, 20.37, 2.04, 45.73), mors = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), n.fjernet = c(18L, 11L,
14L, 15L, 9L, 6L, 3L, 16L, 4L, 6L, 10L, 13L, 33L, 16L, 6L, 9L,
23L, 9L, 8L, 13L, 5L, 30L, 25L, 3L, 9L, 9L, 12L, 7L, 38L, 5L,
7L, 15L, 4L, 6L, 15L, 9L, 8L, 7L, 4L, 6L, 10L, 8L, 4L, 9L, 10L,
14L, 14L, 3L, 4L, 6L, 6L, 20L, 3L, 26L, 13L, 13L, 13L, 13L, 3L,
7L, 6L, 5L, 10L, 15L, 29L, 7L, 6L, 11L, 17L, 14L, 18L, 22L, 9L,
20L, 34L, 9L, 8L, 8L, 11L, 3L, 4L, 4L, 5L, 3L, 2L, 8L, 5L, 18L,
7L, 9L, 13L, 18L, 19L, 14L, 46L, 23L, 11L, 6L, 18L, 20L, 4L,
2L, 7L, 7L, 4L, 11L, 13L, 13L, 9L, 9L, 9L, 12L, 11L, 16L, 6L,
13L, 8L, 17L, 5L, 8L, 22L, 19L, 3L, 15L, 14L, 7L, 18L, 9L, 10L,
18L, 24L, 11L, 15L, 7L, 6L, 4L, 24L, 23L, 8L, 20L, 9L, 22L, 11L,
2L, 24L, 15L, 5L, 8L, 11L, 11L, 11L, 15L, 6L, 16L, 7L, 9L, 16L,
11L, 33L, 27L, 16L, 57L, 5L, 7L, 8L, 11L, 15L, 15L, 12L, 5L,
9L, 49L, 11L, 28L, 19L, 13L, 23L, 11L, 12L, 10L, 4L, 14L, 6L,
12L, 32L, 13L, 12L, 4L, 11L, 17L, 10L, 5L, 15L, 21L, 19L, 11L,
31L, 9L, 20L, 11L, 16L, 12L, 6L, 16L, 27L, 30L, 18L, 18L, 10L,
7L, 23L, 16L, 15L, 4L, 12L, 9L, 10L, 11L, 7L, 8L, 8L, 7L, 6L,
9L, 9L, 13L, 15L, 12L, 35L, 12L, 5L, 19L, 27L, 34L, 10L, 16L,
18L, 6L, 22L)), row.names = c(3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L,
11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 16L, 17L, 18L, 20L, 22L, 24L, 28L, 29L,
31L, 34L, 35L, 39L, 40L, 42L, 43L, 44L, 47L, 48L, 49L, 50L, 54L,
56L, 57L, 58L, 59L, 60L, 62L, 63L, 66L, 67L, 68L, 69L, 70L, 71L,
72L, 73L, 74L, 75L, 76L, 80L, 81L, 82L, 83L, 86L, 87L, 88L, 89L,
94L, 97L, 99L, 101L, 102L, 106L, 113L, 115L, 117L, 122L, 129L,
132L, 136L, 142L, 143L, 145L, 146L, 148L, 153L, 154L, 158L, 159L,
163L, 164L, 167L, 169L, 171L, 174L, 175L, 178L, 179L, 185L, 188L,
191L, 197L, 210L, 218L, 220L, 230L, 236L, 238L, 239L, 240L, 241L,
242L, 243L, 244L, 245L, 246L, 247L, 248L, 249L, 250L, 252L, 253L,
254L, 255L, 256L, 257L, 258L, 259L, 261L, 262L, 263L, 264L, 265L,
266L, 270L, 275L, 277L, 278L, 280L, 282L, 284L, 286L, 289L, 293L,
295L, 301L, 302L, 303L, 304L, 305L, 306L, 307L, 308L, 310L, 312L,
313L, 314L, 315L, 316L, 317L, 318L, 319L, 320L, 321L, 322L, 323L,
325L, 327L, 328L, 329L, 330L, 331L, 332L, 333L, 334L, 335L, 336L,
338L, 348L, 349L, 351L, 352L, 353L, 354L, 357L, 358L, 359L, 360L,
361L, 362L, 363L, 365L, 366L, 368L, 371L, 372L, 374L, 376L, 378L,
379L, 380L, 381L, 382L, 383L, 384L, 385L, 386L, 387L, 388L, 389L,
390L, 391L, 392L, 393L, 394L, 395L, 396L, 397L, 398L, 399L, 400L,
401L, 402L, 403L, 405L, 407L, 409L, 410L, 411L, 412L, 413L, 414L,
415L, 416L, 417L, 418L, 419L, 421L, 422L, 424L, 425L, 426L, 427L,
428L, 429L, 430L), class = "data.frame")
最佳答案
这是对 strip.text
的 grob 值的修改颜色使用 grid
包裹:
library(grid)
library(ggplot2)
g <- ggplot_gtable(ggplot_build(plot))
strip_both <- which(grepl('strip-', g$layout$name))
colors = c("#E38072","#6DBCC3", "#E1B930", "#2C77BF")
k <- 1
for (i in strip_both) {
j <- which(grepl("text", g$grobs[[i]]$grobs[[1]]$childrenOrder))
g$grobs[[i]]$grobs[[1]]$children[[j]]$children[[1]]$gp$col <- colors[k]
k <- k+1
}
grid.draw(g)
plot
:
cols = c("#E1B930", "#2C77BF","#E38072","#6DBCC3")
plot <- ggplot(p, aes(x=n.fjernet,y=os.neck)) + geom_point(aes(color=uiccc),shape=20, size=5,alpha=0.7) +
geom_quantile(quantiles = 0.5,col="black", size=1,linetype=2) + facet_wrap(.~factor(uiccc)) +
scale_fill_manual(values=cols) +
scale_colour_manual(values=cols) +
scale_x_continuous(breaks = seq(0,50, by=10), name="Lymph nodal yield") +
scale_y_continuous(name="Time to death") +
theme(strip.text.x = element_text(size=12,face="bold"),
strip.text.y = element_text(size=12, face="bold"),
strip.background = element_rect(fill="white"),
legend.position="none")
关于r - 为什么从 facet_wrap 中剥离文本颜色与 element_text 颜色不对应?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60655019/
有没有办法控制 facet_wrap() 图中单个图的大小/纵横比?谢谢, -D 最佳答案 是否可以简单地“释放”x 轴、y 轴或两者的解决方案scales与 scales = "free_x" ,
据我所知 facet_wrap按行填充。以同样的方式,您可以指定如何填充 matrix与 byrow我希望你可以用 facet_wrap 做同样的事情。我知道我可以重新排序一个因子的水平以这种方式绘制
我想生成一个facet_wrap,其中构面内因子的顺序是基于列因子顺序之一。问题的核心是每个组都有重复的因子水平,当我绘制时,facet_wrap 中仅正确排序了一个因子水平。 (见下图) 我尝试对每
简而言之:我想为使用 facet_wrap 制作的双面板图的每个“面板”设置单独的图例。使用 facet_wrap(scales="free") 在我想要不同的轴比例时效果很好,但不适用于点的大小。
如何让每个新行都以新的因子水平开始?目前它基于批处理和样本进行包装,但不会在新的批处理因子级别中断。尝试“facet_grid(~batch~sample)”时,有许多不需要的空面板。 R 的结果和
我正在尝试使用 facet_wrap 将标签(a、b、c...)添加到实际图的边缘之外的图。我希望将它们放在标签区域中,但与 facet_wrap 标签(这是数据组的名称)分开。我可以使用 coord
我正在尝试使用 facet_wrap 绘图,默认情况下按字母顺序排列绘图。但是,所需的结果是按数字降序排列。 下面是我得到的: library(tidyverse) M % ggplot(ae
我的目标是让图中所有国家之间的距离大致相等。例如,在第一类(增加)中,国家是分散的。另一方面,第二类和第三类国家之间的距离太近了。 这迫使我减小国家文本的大小(例如“IS”、“UK”...)和绘制的估
我正在使用 ggplot2 制作几个直方图和 facet_wrap并想在每个面板上绘制平均值。下面,我创建了一个虚拟数据框,找到每个方面的平均值,然后使用 geom_point 创建添加平均值的图。
我尝试根据与相应 facet_wrap 图中相同的数据,将直方图 suplots 添加到 facet_wrap 图的每个部分 geom_sf 图中。 我通过 Google 找到了一些方法,但到目前为止
在以下使用 facet_wrap , 双方 year和 model显示在绘图标签中。 library(tidyverse) mpg %>% filter(manufacturer=='audi')
我写了一个函数来绘制条形图。但是当我开始多面包装时,'~' 符号让事情变得困难。 rf.funct <- function(dat, predictor, feature){ ggplot(get
我有以下数据集: structure(list(Geschaeft = c(0.0961028525512254, 0.0753516756309475, 0, 0.0722803347280335,
假设我有这些数据: set.seed(100) mydf<- data.frame( day = rep(1:5, each=20), id = rep(LETTERS[1:4],25), x = r
我正在尝试在 ggplot 中创建图表使用 facet_wrap争论。 但是,我不想在每个小图上都有标签,我只想在图的顶部和左侧有一个标签。 例如在下图中,我想在顶部标签 SI2、SI1、WS2 和左
数据框 (借自 here): df.test <- data.frame(id = rep(1:6, each = 50), x = rnorm(50*6, mean = 10, sd = 5),
我的 ggplot 有以下代码 - facet_wrap 函数在页面上为每个 Name 绘制 20 个图,沿 x 轴有 5 个 Pcode。我想计算每个名称的平均 TE.Contr 并将该值绘制为每个
我试图实现的是让条形按每个面板的给定变量排序。 一个简单的例子: library(ggplot2) library(plyr) df <- data.frame(fac = c
我正在努力为 facet_wrap() 中的每个方面绘制渐变色标独立。 数据太大,无法在此处发布,但这是我的代码: ggplot(stack, aes(hour, day)) + geom_til
我正在尝试使用facet_wrap和ggplot2将多个标题添加到绘图中。说您例如拥有过去两年的季度数据,并且希望将季度数据与两个主要标题进行图形化比较; 2014年和2015年,以及相应季度的标题。
我是一名优秀的程序员,十分优秀!