ggplot XY scatter - 如何更改选择点的 alpha 透明度？

Question

我有大约 14,000 个 XY 对要绘制，并为此使用 ggplot2。

由于分数很高，我不得不使用非常低的alpha=0.025。 我想用不同的颜色突出显示 7 个 XY 点，并且更不透明，并附带一个文本图例。

目前，我的 7 个特殊数据点的颜色没有显示，因为它们也在 alpha=0.025。如何仅增加这些点的不透明度？

我目前的语法是：

trial <- ggplot(df, aes(x = df$SeqIdentityMean, 
                        y = df$SeqIdentityStdDev,
                        color = factor(df$PfamA_ID))) + 
            geom_point(alpha=0.025) + 
            labs(title="Mean Vs. standard deviation of PfamA seed lengths", 
                 x="Average Length (aa)",
                 y="Standard  Deviation of Length (aa)") + 
            theme(legend.title=element_blank(),
                  legend.key=element_rect(fill='NA'))

Answer 1

我们可以使用annotate:

ggplot(df, aes(x=SeqIdentityMean,
               y=SeqIdentityStdDev,
               color=PfamA_ID))+
  geom_point(alpha=0.05) +
  annotate("point",
           df$SeqIdentityMean[special.points],
           df$SeqIdentityStdDev[special.points])

使用@jlhoward 的示例数据：

## create artificial data set for this example
set.seed(1)     # for reproducibility
n  <- 1.4e4     # 14,000 points
df <- data.frame(SeqIdentityMean  =rnorm(n, mean=rep(-3:3, each=n/7)), 
                 SeqIdentityStdDev=rnorm(n, mean=rep(-3:3, each=n/7)),
                 PfamA_ID=rep(1:7, each=n/7))
df$PfamA_ID <- factor(df$PfamA_ID)

## you start here
library(ggplot2)
special.points <- sample(1:n, 7)

---

编辑 1： 我们可以加annotate("text",...)

ggplot(df, aes(x=SeqIdentityMean,
               y=SeqIdentityStdDev)) +
  geom_point(alpha=0.05) +
  annotate("point",
           df$SeqIdentityMean[special.points],
           df$SeqIdentityStdDev[special.points],
           col="red") +
  annotate("text",
           df$SeqIdentityMean[special.points],
           df$SeqIdentityStdDev[special.points],
           #text we want to display
           label=round(df$SeqIdentityStdDev[special.points],1),
           #adjust horizontal position of text
           hjust=-0.1)

---

编辑 2：

#subset of special points
df_sp <- df[special.points,]

#plot
ggplot(df, aes(x=SeqIdentityMean,
               y=SeqIdentityStdDev)) +
  geom_point(alpha=0.05) +
  #special points
  geom_point(data=df_sp,
             aes(SeqIdentityMean,SeqIdentityStdDev,col=PfamA_ID),size=3) +
  #custom legend
  scale_colour_manual(name = "Special Points",
                      values = df_sp$PfamA_ID,
                      labels = df_sp$SeqIdentityMean)

Answer 2

只需在数据集中创建一个 alpha 列，然后将要突出的点设置为 alpha = 1：

library(ggplot2)
alpha_vector = rep(0.025, nrow(mtcars))
alpha_vector[c(3,6,8)] = 1
mtcars$alpha = alpha_vector
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point(aes(alpha = alpha))

这里的诀窍是要意识到 alpha 只是另一种美学。

此外，我不会直接绘制 14k 点并依赖 alpha，我只会使用 2d 分箱。例如使用 hexbin：

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_hexbin()

Answer 3

在不查看数据的情况下很难知道自己的对手是什么，但仅增加 14,000 个点 alpha 不太可能使“特殊点”` 足够突出。你可以试试这个：

## create artificial data set for this example
set.seed(1)     # for reproducibility
n  <- 1.4e4     # 14,000 points
df <- data.frame(SeqIdentityMean  =rnorm(n, mean=rep(-3:3, each=n/7)), 
                 SeqIdentityStdDev=rnorm(n, mean=rep(-3:3, each=n/7)),
                 PfamA_ID=rep(1:7, each=n/7))
df$PfamA_ID <- factor(df$PfamA_ID)

## you start here
library(ggplot2)
special.points <- sample(1:n, 7)
ggp <- ggplot(df, aes(x=SeqIdentityMean, y=SeqIdentityStdDev, color=PfamA_ID))+
  geom_point(alpha=0.05)+
  geom_point(data=df[special.points,], aes(fill=PfamA_ID), color="black", alpha=1, size=4, shape=21)+
  scale_color_discrete(guide=guide_legend(override.aes=list(alpha=1, size=3)))+
  scale_fill_discrete(guide="none", drop=FALSE)
ggp

通过使用shape=21（实心圆圈），您可以给特殊点一个黑色轮廓，然后使用aes(fill=...)作为颜色。 IMO 这使他们更加突出。最直接的方法是使用仅包含特殊点的特定于层的数据集额外调用geom_point(...)。

最后，即使是这个人为的例子，这些组都被混合在一起了。如果您的真实数据是这种情况，我会倾向于尝试分面：

ggp + facet_wrap(~PfamA_ID)

这样做的好处是可以突出特殊点属于哪些组 (PfamA_ID)，这在前面的情节中并不明显。

关于您的代码的其他几点：

1. 这是非常糟糕的做法，例如ggplot(df, aes(x=df$a, y=df$b, ...), ...)。改为使用：ggplot(df, aes(x=a, y=b, ...), ...)。映射的全部意义在于将美学（x、y、颜色等）与 df 中的列相关联，使用列名。您将列作为独立向量传递。
2. 在示例中，我将df$PfamA_ID 设置为data.frame 中的一个因子，而不是在对aes(...) 的调用中。这很重要，因为事实证明特殊点子集缺少一些因子水平。如果换一种方式，特殊图层中的填充颜色将不会与主图层中的点颜色对齐。

3. 当您设置alpha=0.05（或其他）时，图例将使用该 alpha，这使得图例几乎无用。要绕过这种用法：

   scale_color_discrete(guide=guide_legend(override.aes=list(alpha=1, size=3)))

编辑：响应 OP 的最后评论/请求。

所以听起来您想对除第一种颜色（不饱和红色）之外的所有内容使用 ggplot 的默认离散色标。这不是一个好主意，但这里有一种方法：

# create custom color palette containing ggplot defaults for all but first color; use black for first color
n.col <- length(levels(df$PfamA_ID))
cols  <- c("#000000", hcl(h=seq(15, 375, length=n.col+1), l=65, c=100)[2:n.col])
# set color and fill palette manually
ggp <- ggplot(df, aes(x=SeqIdentityMean, y=SeqIdentityStdDev, color=PfamA_ID))+
  geom_point(alpha=0.05)+
  geom_point(data=df[special.points,], aes(fill=PfamA_ID), color="black", alpha=1, size=4, shape=21)+
  scale_color_manual(values=cols, guide=guide_legend(override.aes=list(alpha=1, size=3)))+
  scale_fill_manual(values=cols, guide="none", drop=FALSE)
ggp