默认线型基于曼彻斯特大学 Richard Pearson 提供的一组。除非使用scale_linetype_binned()
,否则连续值无法映射到线类型。尽管如此,由于线型没有固有的顺序,因此不建议使用这种方法。
用法
scale_linetype(..., na.value = "blank")
scale_linetype_binned(..., na.value = "blank")
scale_linetype_continuous(...)
scale_linetype_discrete(..., na.value = "blank")
参数
- ...
-
参数传递给
discrete_scale
palette
-
调色板函数,当使用单个整数参数(比例中的级别数)调用时,返回它们应采用的值(例如
scales::hue_pal()
)。 breaks
-
之一:
limits
-
之一:
-
NULL
使用默认比例值 -
定义可能的比例值及其顺序的字符向量
-
接受现有(自动)值并返回新值的函数。还接受 rlang lambda 函数表示法。
-
drop
-
是否应该从量表中省略未使用的因子水平?默认值
TRUE
使用数据中出现的级别;FALSE
使用因子中的所有级别。 na.translate
-
与连续尺度不同,离散尺度可以轻松显示缺失值,并且默认情况下会这样做。如果要从离散尺度中删除缺失值,请指定
na.translate = FALSE
。 aesthetics
-
该量表所适用的美学名称。
scale_name
-
应用于与该比例关联的错误消息的比例名称。
name
-
秤的名称。用作轴或图例标题。如果
waiver()
(默认值),则比例名称取自用于该美学的第一个映射。如果是NULL
,则图例标题将被省略。 labels
-
之一:
guide
-
用于创建指南或其名称的函数。有关详细信息,请参阅
guides()
。 super
-
用于构造比例的超类
- na.value
-
用于
NA
值的线型。
例子
base <- ggplot(economics_long, aes(date, value01))
base + geom_line(aes(group = variable))
base + geom_line(aes(linetype = variable))
# See scale_manual for more flexibility
# Common line types ----------------------------
df_lines <- data.frame(
linetype = factor(
1:4,
labels = c("solid", "longdash", "dashed", "dotted")
)
)
ggplot(df_lines) +
geom_hline(aes(linetype = linetype, yintercept = 0), linewidth = 2) +
scale_linetype_identity() +
facet_grid(linetype ~ .) +
theme_void(20)
相关用法
- R ggplot2 scale_linewidth 线宽比例
- R ggplot2 scale_gradient 渐变色阶
- R ggplot2 scale_shape 形状比例,又称字形
- R ggplot2 scale_viridis 来自 viridisLite 的 Viridis 色标
- R ggplot2 scale_grey 连续灰度色阶
- R ggplot2 scale_discrete 离散数据的位置尺度
- R ggplot2 scale_manual 创建您自己的离散尺度
- R ggplot2 scale_colour_discrete 离散色阶
- R ggplot2 scale_steps 分级渐变色标
- R ggplot2 scale_size 面积或半径比例
- R ggplot2 scale_date 日期/时间数据的位置刻度
- R ggplot2 scale_continuous 连续数据的位置比例(x 和 y)
- R ggplot2 scale_binned 用于对连续数据进行装箱的位置比例(x 和 y)
- R ggplot2 scale_alpha Alpha 透明度比例
- R ggplot2 scale_colour_continuous 连续色标和分级色标
- R ggplot2 scale_identity 使用不缩放的值
- R ggplot2 scale_hue 离散数据的均匀间隔颜色
- R ggplot2 scale_brewer ColorBrewer 的连续、发散和定性色标
- R ggplot2 stat_ellipse 计算法行数据椭圆
- R ggplot2 stat_identity 保留数据原样
- R ggplot2 stat_summary_2d 以二维形式进行分类和汇总(矩形和六边形)
- R ggplot2 should_stop 在示例中用于说明何时应该发生错误。
- R ggplot2 stat_summary 总结唯一/分箱 x 处的 y 值
- R ggplot2 stat_sf_coordinates 从“sf”对象中提取坐标
- R ggplot2 stat_unique 删除重复项
注:本文由纯净天空筛选整理自Hadley Wickham等大神的英文原创作品 Scale for line patterns。非经特殊声明,原始代码版权归原作者所有,本译文未经允许或授权,请勿转载或复制。