Comment fusionner les légendes de couleur, de style de ligne et de forme dans ggplot ?

Question

Supposons que j'ai le graphique suivant dans ggplot :

Il a été généré en utilisant le code ci-dessous :

x <- seq(0, 10, by = 0.2)
y1 <- sin(x)
y2 <- cos(x)
y3 <- cos(x + pi / 4)
y4 <- sin(x + pi / 4)
df1 <- data.frame(x, y = y1, Type = as.factor("sin"), Method = as.factor("method1"))
df2 <- data.frame(x, y = y2, Type = as.factor("cos"), Method = as.factor("method1"))
df3 <- data.frame(x, y = y3, Type = as.factor("cos"), Method = as.factor("method2"))
df4 <- data.frame(x, y = y4, Type = as.factor("sin"), Method = as.factor("method2"))

df.merged <- rbind(df1, df2, df3, df4)

ggplot(df.merged, aes(x, y, colour = interaction(Type, Method), linetype = Method, shape = Type)) + geom_line() + geom_point()

Je voudrais n'avoir qu'une seule légende qui affiche correctement les formes, les couleurs et les types de lignes (les légendes interaction(Type, Method) sont les plus proches de ce que je voudrais, mais elles n'ont pas les formes/types de lignes corrects).

Je sais que si j'utilise scale_xxx_manual et que je spécifie les mêmes étiquettes pour toutes les légendes, elles seront fusionnées, mais je ne veux pas avoir à définir les étiquettes manuellement : s'il y a de nouvelles méthodes ou de nouveaux types, je ne veux pas avoir à modifier mon code : une envie de quelque chose de générique.

Modifier

Comme indiqué dans les réponses ci-dessous, il y a plusieurs façons de faire le travail dans ce cas particulier. Toutes les solutions proposées nécessitent de définir manuellement les types et les formes des lignes de la légende, soit en utilisant la fonction scale_xxx_manual function ou avec guides fonction.

Cependant, les solutions proposées ne fonctionnent toujours pas dans le cas général : par exemple, si j'ajoute un nouveau cadre de données à l'ensemble de données avec une nouvelle méthode "method3", cela ne fonctionne plus, nous devons ajouter manuellement les nouvelles formes de légende et les nouveaux types de lignes :

y5 <- sin(x - pi / 4)
df5 <- data.frame(x, y = y5, Type = as.factor("sin"), Method = as.factor("method3"))
df.merged <- rbind(df1, df2, df3, df4, df5)
override.shape <- c(16, 17, 16, 17, 16)
override.linetype <- c(1, 1, 3, 3, 4)

g <- ggplot(df.merged, aes(x, y, colour = interaction(Type, Method), linetype = Method, shape = Type)) + geom_line() + geom_point()
g <- g + guides(colour = guide_legend(override.aes = list(shape = override.shape, linetype = override.linetype)))
g <- g + scale_shape(guide = FALSE)
g <- g + scale_linetype(guide = FALSE)
print(g)

Cela donne :

La question qui se pose maintenant est la suivante : comment générer automatiquement le fichier override.shape et override.linetype des vecteurs ?

Notez que la taille du vecteur est de 5 parce que nous avons 5 courbes, alors que le vecteur interaction(Type, Method) facteur a la taille 6 (je n'ai pas de données pour la combinaison cos/method3)

Answer 1

Utilisez labs() et définir la même valeur pour toutes les esthétiques définissant l'apparence des géoms.

library('ggplot2')
ggplot(iris) + 
  aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, 
      color = Species, linetype = Species, shape = Species) +
  geom_line() +
  geom_point() +
  labs(color  = "Guide name", linetype = "Guide name", shape = "Guide name")

Answer 2

La section du R Cookbook sur Légendes explique :

Si vous utilisez à la fois la couleur et la forme, il faut leur donner des spécifications d'échelle. des spécifications. Sinon, il y aura deux légendes distinctes.

Dans votre cas, vous avez besoin de spécifications pour shape et linetype .

Modifier

Il était important d'avoir les mêmes données créant les formes, les couleurs et les lignes, j'ai combiné votre phase d'interaction en définissant directement la colonne. Au lieu de scale_linetype_discrete pour créer la légende, j'ai utilisé scale_linetype_manual pour spécifier les valeurs puisqu'elles prendront quatre valeurs différentes par défaut.

Si vous souhaitez obtenir une présentation détaillée de toutes les formes et de tous les types de lignes possibles, consultez le site suivant ce site R Graphics pour voir tous les identifiants des numéros :

df.merged$int <- paste(df.merged$Type, df.merged$Method, sep=".")

ggplot(df.merged, aes(x, y, colour = int, linetype=int, shape=int)) +
  geom_line() +
  geom_point() +
  scale_colour_discrete("") +
  scale_linetype_manual("", values=c(1,2,1,2)) +
  scale_shape_manual("", values=c(17,17,16,16))

Answer 3

Voici la solution dans le cas général :

# Create the data frames
x <- seq(0, 10, by = 0.2)
y1 <- sin(x)
y2 <- cos(x)
y3 <- cos(x + pi / 4)
y4 <- sin(x + pi / 4)
y5 <- sin(x - pi / 4)
df1 <- data.frame(x, y = y1, Type = as.factor("sin"), Method = as.factor("method1"))
df2 <- data.frame(x, y = y2, Type = as.factor("cos"), Method = as.factor("method1"))
df3 <- data.frame(x, y = y3, Type = as.factor("cos"), Method = as.factor("method2"))
df4 <- data.frame(x, y = y4, Type = as.factor("sin"), Method = as.factor("method2"))
df5 <- data.frame(x, y = y5, Type = as.factor("sin"), Method = as.factor("method3"))

# Merge the data frames
df.merged <- rbind(df1, df2, df3, df4, df5)

# Create the interaction
type.method.interaction <- interaction(df.merged$Type, df.merged$Method)

# Compute the number of types and methods
nb.types <- nlevels(df.merged$Type)
nb.methods <- nlevels(df.merged$Method)

# Set the legend title
legend.title <- "My title"

# Initialize the plot
g <- ggplot(df.merged, aes(x,
                           y,
                           colour = type.method.interaction,
                           linetype = type.method.interaction,
                           shape = type.method.interaction)) + geom_line() + geom_point()
# Here is the magic
g <- g + scale_color_discrete(legend.title)
g <- g + scale_linetype_manual(legend.title,
                               values = rep(1:nb.types, nb.methods))
g <- g + scale_shape_manual(legend.title,
                            values = 15 + rep(1:nb.methods, each = nb.types))
# Display the plot
print(g)

Le résultat est le suivant :

• Les courbes sinus sont dessinées en lignes pleines et les courbes cosinus en lignes pointillées.
• Les données "method1" utilisent des cercles remplis pour la forme.
• Les données "method2" utilisent un triangle rempli pour la forme.
• Les données "method3" utilisent des diamants remplis pour la forme.
• La légende correspond à la courbe

Pour résumer, les astuces sont :

• Utilisez le type/méthode interaction pour toutes les représentations de données (couleur, forme, type de ligne, etc.)
• Ensuite, définissez manuellement les styles de courbe et les styles de légendes avec scale_xxx_manual .
• scale_xxx_manual vous permet de fournir un vecteur de valeurs qui est plus long que le nombre réel de courbes, de sorte qu'il est facile de calculer les valeurs du vecteur de style à partir des tailles des facteurs Type et Méthode.

Answer 4

Il suffit de donner le même nom aux deux guides. Par exemple :

g+ scale_linetype_manual(name="Guide1",values= c('solid', 'solid', 'dotdash'))+
   scale_colour_manual(name="Guide1", values = c("blue", "green","red"))

Answer 5

Le code ci-dessous donne la légende souhaitée, si je comprends votre question, mais je ne suis pas sûr de comprendre le problème de l'étiquette, alors faites-moi savoir si ce n'est pas ce que vous recherchez.

p = ggplot(df.merged, aes(x, y, colour=interaction(Type, Method), 
                          linetype=interaction(Type, Method), 
                          shape=interaction(Type, Method))) + 
  geom_line() + 
  geom_point()

p + scale_shape_manual(values=rep(16:17, 2)) +
  scale_linetype_manual(values=rep(c(1,3),each=2))