ggplot2 - Làm việc với Legends

Axes và huyền thoại được gọi chung là hướng dẫn. Chúng cho phép chúng tôi đọc các quan sát từ cốt truyện và lập bản đồ trở lại các giá trị ban đầu. Các phím chú giải và nhãn đánh dấu đều được xác định bởi các dấu ngắt tỷ lệ. Huyền thoại và rìu được sản xuất tự động dựa trên các tỷ lệ và địa lý tương ứng cần thiết cho cốt truyện.

Các bước sau sẽ được thực hiện để hiểu hoạt động của các huyền thoại trong ggplot2 -

Bao gồm gói và tập dữ liệu trong không gian làm việc

Hãy để chúng tôi tạo cùng một âm mưu để tập trung vào chú giải của biểu đồ được tạo bằng ggplot2 -

> # Load ggplot
> library(ggplot2)
>
> # Read in dataset
> data(iris)
>
> # Plot
> p <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Petal.Length, colour=Species)) + geom_point()
> p

Nếu bạn quan sát cốt truyện, các huyền thoại được tạo ra ở hầu hết các góc bên trái như được đề cập bên dưới -

Ở đây, chú thích bao gồm nhiều loại loài khác nhau của tập dữ liệu đã cho.

Thay đổi thuộc tính cho huyền thoại

Chúng tôi có thể xóa chú giải với sự trợ giúp của thuộc tính “legend.position” và chúng tôi nhận được kết quả phù hợp -

> # Remove Legend
> p + theme(legend.position="none")

Chúng tôi cũng có thể ẩn tiêu đề chú giải với thuộc tính “element_blank ()” như được cung cấp bên dưới -

> # Hide the legend title
> p + theme(legend.title=element_blank())

Chúng ta cũng có thể sử dụng vị trí chú giải khi cần thiết. Thuộc tính này được sử dụng để tạo biểu đồ chính xác.

> #Change the legend position
> p + theme(legend.position="top")
>
> p + theme(legend.position="bottom")

Top representation

Bottom representation

Thay đổi kiểu phông chữ của huyền thoại

Chúng tôi có thể thay đổi kiểu phông chữ và kiểu phông chữ của tiêu đề và các thuộc tính khác của chú giải như được đề cập bên dưới -

> #Change the legend title and text font styles
> # legend title
> p + theme(legend.title = element_text(colour = "blue", size = 10, + face = "bold"))
> # legend labels
> p + theme(legend.text = element_text(colour = "red", size = 8, + face = "bold"))

Kết quả đầu ra được đưa ra dưới đây:

Các chương sắp tới sẽ tập trung vào các loại ô khác nhau với các đặc tính nền khác nhau như màu sắc, chủ đề và tầm quan trọng của từng ô theo quan điểm khoa học dữ liệu.