ggplot2--实操（图例的修改：以频数散点图为例）

ggplot2–实操（图例的修改：以频数散点图为例）

ggplot2 直接实现

画图代码:

数据为两列，第二列为因子型。

> head(plotdat)
SOC   SOC过低报警
1   0      normal
2   2      error
3   0      normal
4   1      error
5   0      normal
###大小和高度都代表频率###
g <- g + geom_point(aes(x=plotdat[,1], y=..density.., colour=plotdat[,2], shape=plotdat[,2]),
stat="bin",binwidth=0.1, size=3, alpha=0.6)  ##用stat转化（ggplot2 1.1有介绍），binwidth为带宽，size是点的大小，alpha是透明度
g <- g + labs(x = "Soc", y = "count", title="Soc 频数散点图")
##设定名字

问题

关于图例有三个问题：

1.如何除去图例。

2.图例是双映射出来的，如何进行修改。

3.如何自己添加图例(利用图层属性)

1 除去图例

如何除去图例，利用映射属性标度，添加参数guide=”none”。

2 修改图例

如单映射一样进行修改，双映射则对双映射进行修改。

g <- ggplot(plotdat)
g <- g + geom_point(aes(x=plotdat[,1], size=..density.., colour=plotdat[,2], shape=plotdat[,2]),
stat="bin",binwidth=0.1, size=3, alpha=0.6)
g <- g + labs(x = "Soc", y = "count", title="Soc 频数散点图")
g <- g + scale_colour_hue(name="SOC过低报警")
g <- g + scale_shape_manual(values=c(17,19), name="SOC过低报警")
g

3 自己添加图例

由途中可以看到直接利用ggplot2进行画频数散点图，底部会将带宽画出来。为解决这个问题将对数据进行处理。下列代码中注意colour的位置，在mapping内时会产生图例。

plot_normal <- plotdat[which(plotdat[,2]=="normal"),]
plot_error <- plotdat[which(plotdat[,2]=="error"),]
plot_nor <- as.data.frame(table(plot_normal[,i]))
plot_err <- as.data.frame(table(plot_error[,i]))
plot_nor[,1] <- as.numeric(plot_nor[,1])
plot_err[,1] <- as.numeric(plot_err[,1])
g <- ggplot()
g <- g + geom_point(aes(x=plot_nor[,1], y=plot_nor[,2], colour="blue"), size=3, data=plot_nor, alpha = 0.6)
g <- g + geom_point(aes(x=plot_err[,1], y=plot_err[,2], colour="red"), size=3, data=plot_err, alpha = 0.6)
g <- g + labs(x = names(plotdat)[i], y = "count", title="Soc 频数散点图")
g <- g + scale_colour_hue( name = "SOC过低报警", labels = c("normal", "error"))
print(g)