如何在ggplot2中按因子分配颜色（带有示例）

通常，您可能希望根据分类变量为 ggplot2 图中的点指定颜色。

幸运的是，使用以下语法很容易做到这一点：

 ggplot(df, aes (x=x_variable, y=y_variable, color=color_variable)) +
  geom_point()

本教程提供了几个示例，说明如何使用名为iris 的内置 R 数据集实际使用此语法：

 #view first six rows of iris dataset
head(iris)

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa

示例 1：使用默认颜色

以下代码显示了如何根据Species阶乘变量为 ggplot2 图中的点分配默认颜色：

 library (ggplot2)

ggplot(iris, aes (x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Species)) +
  geom_point() 

由于我们没有指定色阶或自定义颜色列表，因此 ggplot2 只是为这些点分配了默认的红色、绿色和蓝色列表。

示例 2：使用自定义颜色

以下代码展示了如何使用scale_color_manual()为ggplot2图中的点分配自定义颜色：

 library (ggplot2)

ggplot(iris, aes (x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Species)) +
  geom_point() +
  scale_color_manual( values = c(" setosa " = " purple ",
                                " versicolor =" orange ",
                                " virginica "=" steelblue ")) 

请注意，我们还可以使用十六进制颜色代码来指定颜色。

示例 3：使用自定义色标

以下代码演示了如何使用RColorBrewer包中的自定义色标将自定义颜色分配给 ggplot2 图中的点：

 library (ggplot2)
library (RColorBrewer)

#define custom color scale
myColors <- brewer. pal (3, " Spectral ")
names(myColors) <- levels(iris$Species)
custom_colors <- scale_color_manual(name = " Species Names ", values = myColors)

ggplot(iris, aes (x=Sepal.Length, y=Sepal.Width, color=Species)) +
  geom_point() +
  custom_colors

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