ggplot2：通过颜色和线型区分线条

Question

所以当我必须绘制很多线时，我可以通过颜色或线型来区分它们

library(ggplot2)
pd = cbind.data.frame(x = rep(c(1,2), each = 4), 
              y = rep(1:4, times=2), 
              type = rep(c("A", "B", "C", "D"), times=2))
ggplot(pd, aes(x=x, y=y, col=type)) + geom_line() + theme_bw()
ggplot(pd, aes(x=x, y=y, lty=type)) + geom_line() + theme_bw()

给予：

但我想要两者，并且我希望自动选择颜色和线型（即，我不想为每个 type 手动指定颜色和线型，如在这个问题中：ggplot2 manually specifying color & linetype - duplicate legend）。

这是我想要的输出的示例（加上自动生成的图例）：

理想的命令是

ggplot(pd, aes(x=x, y=y, style=type)) + geom_line() + theme_bw()

但我想需要有一个解决方法。

P.S：这样做的动机是 20 多条线很难仅通过颜色或线型来区分，这就是为什么我正在寻找两者的组合。因此，红色虚线与红色实线不同，两者都与蓝色实线不同。而且我不想每次将数据提供给ggplot时自己指定和选择颜色和线型。

Answer 1

我知道您想避免手动指定，但它不必像您链接的示例那样令人生畏。以下示例为 20 行（color_lty_cross 最多可容纳 60 行）：

library(ggplot2)

pd = cbind.data.frame(x = rep(c(1,2), each = 20), 
                      y = rep(1:20, times=2), 
                      type = rep(LETTERS[1:20], times=2))

# this function regenerates ggplot2 default colors
gg_color_hue <- function(n) {
  hues = seq(15, 375, length = n + 1)
  hcl(h = hues, l = 65, c = 100)[1:n]
}

color_lty_cross = expand.grid(
  ltypes = 1:6,
  colors = gg_color_hue(10)
  ,stringsAsFactors = F)


ggplot(pd, aes(x=x, y=y, col=type, lty = type)) + 
  geom_line() + 
  scale_color_manual(values = color_lty_cross$colors[1:20]) +
  scale_linetype_manual(values = color_lty_cross$ltypes[1:20]) +
  theme_bw()

您可以通过合并快速映射到 type 您可以使用更简单的颜色，然后使用映射 ggplot2 默认值的 gg_color_hue。

• gg_color_hue 转至Emulate ggplot2 default color palette。

Answer 2

您还可以通过三角形或圆形等几何图形来区分线条。如果您的数据很少（例如 100 个样本），您可以简单地在绘图属性中选择 type = "b"，但如果您有很多数据（例如 10000 个样本），您可以在生成的线上绘制几何图形，以便您可以通过使用 points() 命令随意间隔它，您可以在其中指定点的 x 和 y 坐标。否则数字将相互重叠。示例（附代码）：

#!/usr/bin/Rscript

args = commandArgs(trailingOnly=TRUE)
dataLocation = args[1]
fileName = args[2]
abs_path = args[3]

myData <- read.csv(dataLocation, sep = ";")

#paste0 concatenates two strings
fullFileName = paste0(abs_path,fileName)

#plot first line

png(fullFileName, width = 1300, height = 600)

plot(myData[,1], type = "l", cex = 2, cex.axis = 3.0, lty = 1 ,cex.lab = 3.0, ylim = c(0, max(myData)), xlab = "Iteração", ylab = "Valor")

limit = ncol(myData)

if(limit > 1){

    for (column in 2:limit){
        lines(myData[,column], lty = 1, type = "l")
    }
}

for(i in 1:500){

   if(i %% 100 == 0){

      points(i, myData[i,1], pch = 16, cex = 1.5)
      points(i, myData[i,2], pch = 24, cex = 1.5)
      points(i, myData[i,3], pch = 0, cex = 1.5)
      points(i, myData[i,4], pch = 15, cex = 1.5)

   }

}

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