ggplot2 - Lavorare con le leggende
Asce e leggende sono chiamate collettivamente come guide. Ci consentono di leggere le osservazioni dalla trama e di mapparle rispetto ai valori originali. Le chiavi della legenda e le etichette di spunta sono entrambe determinate dalle interruzioni di scala. Le legende e gli assi vengono prodotti automaticamente in base alle rispettive scale e geomi necessari per la stampa.
Saranno implementati i seguenti passaggi per comprendere il funzionamento delle leggende in ggplot2 -
Inclusione di pacchetto e set di dati nello spazio di lavoro
Creiamo lo stesso grafico per concentrarci sulla legenda del grafico generato con ggplot2 -
> # Load ggplot
> library(ggplot2)
>
> # Read in dataset
> data(iris)
>
> # Plot
> p <- ggplot(iris, aes(Sepal.Length, Petal.Length, colour=Species)) + geom_point()
> p
Se osservi la trama, le legende vengono create negli angoli più a sinistra come indicato di seguito:
Qui, la legenda include vari tipi di specie del dato set di dati.
Modifica degli attributi per le leggende
Possiamo rimuovere la legenda con l'aiuto della proprietà "legend.position" e otteniamo l'output appropriato -
> # Remove Legend
> p + theme(legend.position="none")
Possiamo anche nascondere il titolo della legenda con la proprietà "element_blank ()" come indicato di seguito -
> # Hide the legend title
> p + theme(legend.title=element_blank())
Possiamo anche usare la posizione della legenda come e quando necessario. Questa proprietà viene utilizzata per generare la rappresentazione accurata del grafico.
> #Change the legend position
> p + theme(legend.position="top")
>
> p + theme(legend.position="bottom")
Top representation
Bottom representation
Modifica dello stile del carattere delle leggende
Possiamo cambiare lo stile del carattere e il tipo di carattere del titolo e altri attributi della legenda come indicato di seguito -
> #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"))
L'output generato è dato di seguito:
I prossimi capitoli si concentreranno su vari tipi di grafici con varie proprietà di sfondo come il colore, i temi e l'importanza di ciascuno di essi dal punto di vista della scienza dei dati.