更改ggplot图例中的线型

本文介绍了更改ggplot图例中的线型的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！ 问题描述 29岁程序员，3月因学历无情被辞！ 我有一个df： 头（hej3） 年变量N总和平均值sd差异中值最小值最大值 1 1901Delägare.män。 85 18089 212.81176 365.39168 133511.083 110.0 5 2771 2 1901Delägare.kvinnor。 48 3509 73.10417 97.84209 9573.074 34.5 1 414 3 1902Delägare.män。 92 19783 215.03261 363.63529 132230.625 111.5 2 2827 4 1902Delägare.kvinnor。 53 3872 73.05660 94.12827 8860.131 40.0 1 408 5 1903Delägare.män。 99 21123 213.36364 366.58411 134383.907 109.0 2 2994 6 1903Delägare.kvinnor。 55 4201 76.38182 93.85006 8807.833 40.0 1 390 dput（hej3） 结构（列表（年份= C（1901L，1901L，1902L，1902L，1903L，1903L， 1904L，1904L，1905L，1905L，1906L，1906L，1907L，1907L，1908L， 1908L，1909L，1909L，1910L，1910L，1911L，1911L，1912L，1912L， 1915L，1915L， 1921L，1921L，1924L，1924L，1927L，1927L，1930L， 1930L），可变=结构（C（1L，2L，1L，2L，1L，2L，1L，2L， 1L，2L ，1L，2L，1L，2L，1L，2L，1L，2L，1L，2L，1L，2L，1L，2L， 1L，2L，1L，2L，1L，2L，1L，2L，1L ，2L），.Label = c（Delägare.män。，Delägare.kvinnor。），class =factor），N = c（85,48,92,53， 99，55，112，63，116，69，126，76，130，78，130，80，129，83， 125，81，118，77，97，72，50，41，42 ，34,42,33,26,20,29， 29），Sum = c（18089,3509,19783,3882,2123123,4201,23686,5087，$ b $ 26751,5652,28198， 6493，31638，6934，32611，7194，36133，7025， 30138,6884,26935,6900,20333,8021,18929,5619,11157,4332， 10778,4437,7974,3416,9270,3773），平均值= c（212.811764705882， 73.1041666666667,215.032608695652,73.0566037735849,213.363636363636， 76.3818181818182,211.482142857143,80.7460317460317,230.612068965517， 81.9130434782609 ，223.793650793651，85.4342105263158，243.369230769231， 88.8974358974359，250.853846153846，89.925，280.100775193798， 84.6385542168675，241.104，84.9876543209877，228.262711864407， 89.6103896103896，209.618556701031，111.402777777778，378.58， 137.048780487805，265.642857142857 ，127.411764705882，256.619047619048， 134.454545454545，306.692307692308，170.8，319.655172413793， 130.793103448276），SD = C（365.391684625249，97.8420871855394， 363.635291602196，94.1282707255493，366.5841066326，93.8500559223754， 373.650556559185， 106.929577104772，405.688052605677，109.41727188241， 421.942750950132，110.801123403007，462.951922738037，115.87931358968， 502.602700547356，117.741378786224，642.0432 93966629，114.535815924939， 459.068496259615，114.82317860815，360.246791665663，119.967995276389， 293.702281347504，224.695704072853，460.551137890511，162.282154166672， 231.68690199813，139.634830604701，226.30617641151，143.124310240498， 343.058102277823，181.389548819806，410.53721563181， 192.111645239046 ）中，差异= C（133511.083193277，9573.0740248227，132230.625298614， 8860.13134978229，134383.907235622，8807.832996633，139614.738416988， 11433.9344598054，164582.796026986，11972.1393861893，178035.685079365， 12276.8889473684，214324.482766846，13428.0153180153 ，252609.474597496， 13863.032278481，412219.591327519，13118.4531295915，210743.884258065， 13184.362345679，129777.750905403，14392.3198906357，86261.0300687285， 50488.159428795，212107.350612245，26335.4975609756，53678.8205574913， 19497.8859180036，51214.4854819977，20484.5681818182，117688.861538462 ， 32902.1684210526，168540.805418719，36906.88中值= c（110， 34.5，111.5，40，109，40，112，47，109.5，34，111.5，35，120.5， 41.5,124.5,46.5,125,44 ，124,44,121,44,112,42.5,251，，85,199.5,93.5,186,88,206,111,185,50），Min = c（5,1,2， 1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1,2,1， 19， 1，19，1，19，1，49，5，0，0），Max = c（2771,414,2827,408， 2994,390,3196,506,3421,524,3680,553 ，3952,570,4271， 581,4585,601,3898,602,2603,592,1951,1699,2269,675， 1151,576,1122,565,1680,652,2086 ，809）），.Names = c（Year，variable，N，Sum，Mean，sd，Variance，Median，Min Max），row.names = c（NA，-34L），class =data.frame） $ b $ theplot size = 1.5，linetype = 1，aes（x = Year））+ geom_line alpha = 1）+ geom_ribbon（aes （ymax = Max， ymin = Min，fill =DelägareMänMax / Min），linetype = 3， alpha = 0.4）+ geom_ribbon（aes（ymax = Mean + sd，ymin = Mean-sd，fill =Mean + - sd）， color =grey50，linetype = 3，alpha = 0.8）+ #geom_line （aes（y = Sum， #color =SumDelägareMän），size = 0.9，linetype = 1，alpha = 1）+ geom_line（aes（y = N， color =Antal Kassor），size = 0.9，linetype = 2，alpha = 1）+ scale_y_continuous（breaks = seq（-500,4800，by = 100） = c（-500,4800）， labels = seq（-500,4800，by = 100））+ scale_x_continuous（break = seq（1901,1930,2））+ 实验室（标题= ManligaDelägare我Yrkeskassor）+ scale_color_manual（ Variabler，断裂= C（ 安塔尔Kassor， Medelvärde），值= C（安塔尔Kassor = 黑， Medelvärde= ＃6E6E6E））+ scale_fill_manual（ 丝带，符= C（ Delägare男人最大/最小， 中庸+ - SD），值= c（`DelägareMänMax / Min` =grey50，`Mean + - sd` =＃4E4E4E））+ theme（legend.direction =horizo​​ntal，legend.position =底部，legend.key = element_blank（）， legend.background = element_rect（fill =white，color =gray30））+ guides（fill = guide_legend（keywidth = 0.9，keyheight = 1）） 我有 2个问题： 如何更改图例中的线条类型？我希望图中的Antal Kassor 变量像图中一样虚线（linetype = 2）。 我如何放大y轴的一部分？我想放大y轴-300和600之间的区域。 我知道这里有很多ggplot向导:)谢谢！解决方案在 geom_line（）>的调用中，放置 linetype = 在 aes（）中，并将该类型设置为变量名称。 size = 1.5，alpha = 1） + geom_line（aes（y = N， color =Antal Kassor，linetype =Antal Kassor），size = 0.9，alpha = 1） 然后，您应该添加 scale_linetype_manual（），其名称与 scale_colour_manual（） + scale_linetype_manual（Variabler，values = c（Antal Kassor = 2，Medelvärde= 1）） guides（）应该调整为线型和颜色以更好地显示图例中的线条。 $ $ p $ + guides（fill = guide_legend（keywidth = 1，keyheight = 1）， linetype = guide_legend（keywidth = 3，keyheight = 1）， color = guide_legend（keywidth = 3，keyheight = 1）） 这里使用完整的代码： 绘图 geom_line（aes（y = Mean，color =Medelvärde，linetype =Medelvärde）， size = 1.5，alpha = 1）+ geom_ribbon（aes（ymax = Max， ymin = Min，fill =D最大/最小），线型= 3， alpha = 0.4）+ geom_ribbon（aes（ymax =平均值+ sd，ymin =平均值 - 填充=平均值+ - sd）， color =grey50，linetype = 3，alpha = 0.8）+ #geom_line（aes（y = Sum， #color =Sum DelägareMän），size = 0.9，linetype = 1，alpha = 1）+ geom_line（aes（y = N， color =Antal Kassor，linetype =Antal Kassor ），size = 0.9，alpha = 1）+ scale_y_continuous（break = seq（-500,4800，by = 100），limits = c（-500,4800）， labels = seq（-500,4800，by = 100））+ scale_x_continuous（breaks = seq（1901,1930,2））+ labs（title =ManligaDelägarei Yrkeskassor）+ scale_color_manual（Variabler，breaks = c（Antal Kassor，Medelvärde）， values = c（Antal Kassor=black，Medelvärde=＃ 6E6E6E））+ scale_fill_manual（Ribbons，breaks = c（DelägareMänMax / Min，Mean + - sd）， values = c（`DelägareMänMax / Min` =grey50，`Mean + - sd` =＃4E4E4E））+ scale_linetype_manual（Variabler，值= c（Antal Kassor= 2，Medelvärde= 1））+ 主题（legend.direction =horizo​​ntal，legend.position =bottom，legend.key = element_blank（）， legend.background = element_rect（fill =white，color =gray30））+ guides（fill = guide_legend（keywidth = 1，keyheight = 1），linetype = guide_legend（keywidth = 3， keyheight = 1）， color = guide_legend（keywidth = 3，keyheight = 1））+ coord_cartesian（ylim = c（-300,600）） I have a df: head(hej3) Year variable N Sum Mean sd Variance Median Min Max1 1901 Delägare.män. 85 18089 212.81176 365.39168 133511.083 110.0 5 27712 1901 Delägare.kvinnor. 48 3509 73.10417 97.84209 9573.074 34.5 1 4143 1902 Delägare.män. 92 19783 215.03261 363.63529 132230.625 111.5 2 28274 1902 Delägare.kvinnor. 53 3872 73.05660 94.12827 8860.131 40.0 1 4085 1903 Delägare.män. 99 21123 213.36364 366.58411 134383.907 109.0 2 29946 1903 Delägare.kvinnor. 55 4201 76.38182 93.85006 8807.833 40.0 1 390dput(hej3)structure(list(Year = c(1901L, 1901L, 1902L, 1902L, 1903L, 1903L,1904L, 1904L, 1905L, 1905L, 1906L, 1906L, 1907L, 1907L, 1908L,1908L, 1909L, 1909L, 1910L, 1910L, 1911L, 1911L, 1912L, 1912L,1915L, 1915L, 1921L, 1921L, 1924L, 1924L, 1927L, 1927L, 1930L,1930L), variable = structure(c(1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L,1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L,1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("Delägare.män.","Delägare.kvinnor."), class = "factor"), N = c(85, 48, 92, 53,99, 55, 112, 63, 116, 69, 126, 76, 130, 78, 130, 80, 129, 83,125, 81, 118, 77, 97, 72, 50, 41, 42, 34, 42, 33, 26, 20, 29,29), Sum = c(18089, 3509, 19783, 3872, 21123, 4201, 23686, 5087,26751, 5652, 28198, 6493, 31638, 6934, 32611, 7194, 36133, 7025,30138, 6884, 26935, 6900, 20333, 8021, 18929, 5619, 11157, 4332,10778, 4437, 7974, 3416, 9270, 3793), Mean = c(212.811764705882,73.1041666666667, 215.032608695652, 73.0566037735849, 213.363636363636,76.3818181818182, 211.482142857143, 80.7460317460317, 230.612068965517,81.9130434782609, 223.793650793651, 85.4342105263158, 243.369230769231,88.8974358974359, 250.853846153846, 89.925, 280.100775193798,84.6385542168675, 241.104, 84.9876543209877, 228.262711864407,89.6103896103896, 209.618556701031, 111.402777777778, 378.58,137.048780487805, 265.642857142857, 127.411764705882, 256.619047619048,134.454545454545, 306.692307692308, 170.8, 319.655172413793,130.793103448276), sd = c(365.391684625249, 97.8420871855394,363.635291602196, 94.1282707255493, 366.5841066326, 93.8500559223754,373.650556559185, 106.929577104772, 405.688052605677, 109.41727188241,421.942750950132, 110.801123403007, 462.951922738037, 115.87931358968,502.602700547356, 117.741378786224, 642.043293966629, 114.535815924939,459.068496259615, 114.82317860815, 360.246791665663, 119.967995276389,293.702281347504, 224.695704072853, 460.551137890511, 162.282154166672,231.68690199813, 139.634830604701, 226.30617641151, 143.124310240498,343.058102277823, 181.389548819806, 410.53721563181, 192.111645239046), Variance = c(133511.083193277, 9573.0740248227, 132230.625298614,8860.13134978229, 134383.907235622, 8807.832996633, 139614.738416988,11433.9344598054, 164582.796026986, 11972.1393861893, 178035.685079365,12276.8889473684, 214324.482766846, 13428.0153180153, 252609.474597496,13863.032278481, 412219.591327519, 13118.4531295915, 210743.884258065,13184.362345679, 129777.750905403, 14392.3198906357, 86261.0300687285,50488.159428795, 212107.350612245, 26335.4975609756, 53678.8205574913,19497.8859180036, 51214.4854819977, 20484.5681818182, 117688.861538462,32902.1684210526, 168540.805418719, 36906.8842364532), Median = c(110,34.5, 111.5, 40, 109, 40, 112, 47, 109.5, 34, 111.5, 35, 120.5,41.5, 124.5, 46.5, 125, 44, 124, 44, 121, 44, 112, 42.5, 251,85, 199.5, 93.5, 186, 88, 206, 111, 185, 50), Min = c(5, 1, 2,1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2, 1,19, 1, 19, 1, 19, 1, 49, 5, 0, 0), Max = c(2771, 414, 2827, 408,2994, 390, 3196, 506, 3421, 524, 3680, 553, 3952, 570, 4271,581, 4585, 601, 3898, 602, 2603, 592, 1951, 1699, 2269, 675,1151, 576, 1122, 565, 1680, 652, 2086, 809)), .Names = c("Year","variable", "N", "Sum", "Mean", "sd", "Variance", "Median", "Min","Max"), row.names = c(NA, -34L), class = "data.frame")I made a plot:theplot<- ggplot(subset(hej3,variable=="Delägare.män."), aes(x = Year)) +geom_line(aes(y = Mean, color = "Medelvärde"),size = 1.5, linetype = 1, alpha = 1) +geom_ribbon(aes(ymax = Max,ymin = Min, fill = "Delägare Män Max/Min"), linetype = 3,alpha = 0.4) +geom_ribbon(aes(ymax = Mean+sd, ymin = Mean-sd, fill = "Mean +- sd"),colour = "grey50", linetype = 3, alpha = 0.8)+#geom_line(aes(y = Sum,#color = "Sum Delägare Män"), size = 0.9, linetype = 1, alpha = 1) +geom_line(aes(y = N, color = "Antal Kassor"), size = 0.9, linetype = 2, alpha = 1)+scale_y_continuous(breaks = seq(-500, 4800, by = 100), limits = c(-500, 4800), labels = seq(-500, 4800, by = 100))+ scale_x_continuous(breaks=seq(1901,1930,2))+labs(title = "Manliga Delägare i Yrkeskassor") + scale_color_manual("Variabler", breaks = c("Antal Kassor","Medelvärde"), values = c("Antal Kassor" = "black", "Medelvärde" = "#6E6E6E")) + scale_fill_manual(" Ribbons", breaks = c("Delägare Män Max/Min", "Mean +- sd"), values = c(`Delägare Män Max/Min` = "grey50", `Mean +- sd` = "#4E4E4E")) + theme(legend.direction = "horizontal", legend.position = "bottom", legend.key = element_blank(), legend.background = element_rect(fill = "white", colour = "gray30")) + guides(fill = guide_legend(keywidth = 0.9, keyheight = 1))I have 2 questions:How can I change the line type in the legend? I would like the "Antal Kassor variable in the legend to be dashed as in the picture (linetype=2).How can I "zoom in" a part of y-axis? I would like to zoom in the area between -300 och 600 at the y-axis.I know there are a lot of ggplot wizards here:) Best Regards! 解决方案 To use your original data frame you should change to lines. In both calls to geom_line() put linetype= inside the aes() and set the type to variable name. + geom_line(aes(y = Mean, color = "Medelvärde",linetype = "Medelvärde"), size = 1.5, alpha = 1) + geom_line(aes(y = N, color = "Antal Kassor",linetype="Antal Kassor"), size = 0.9, alpha = 1)Then you should add scale_linetype_manual() with the same name as for scale_colour_manual() and there set line types you need.+scale_linetype_manual("Variabler",values=c("Antal Kassor"=2,"Medelvärde"=1))Also guides() should be adjusted for linetype and colours to better show lines in legend.+ guides(fill = guide_legend(keywidth = 1, keyheight = 1), linetype=guide_legend(keywidth = 3, keyheight = 1), colour=guide_legend(keywidth = 3, keyheight = 1))Here is complete code used:theplot<- ggplot(subset(hej3,variable=="Delägare.män."), aes(x = Year)) + geom_line(aes(y = Mean, color = "Medelvärde",linetype = "Medelvärde"), size = 1.5, alpha = 1) + geom_ribbon(aes(ymax = Max, ymin = Min, fill = "Delägare Män Max/Min"), linetype = 3, alpha = 0.4) + geom_ribbon(aes(ymax = Mean+sd, ymin = Mean-sd, fill = "Mean +- sd"), colour = "grey50", linetype = 3, alpha = 0.8)+ #geom_line(aes(y = Sum, #color = "Sum Delägare Män"), size = 0.9, linetype = 1, alpha = 1) + geom_line(aes(y = N, color = "Antal Kassor",linetype="Antal Kassor"), size = 0.9, alpha = 1)+ scale_y_continuous(breaks = seq(-500, 4800, by = 100), limits = c(-500, 4800), labels = seq(-500, 4800, by = 100))+ scale_x_continuous(breaks=seq(1901,1930,2))+ labs(title = "Manliga Delägare i Yrkeskassor") + scale_color_manual("Variabler", breaks = c("Antal Kassor","Medelvärde"), values = c("Antal Kassor" = "black", "Medelvärde" = "#6E6E6E")) + scale_fill_manual(" Ribbons", breaks = c("Delägare Män Max/Min", "Mean +- sd"), values = c(`Delägare Män Max/Min` = "grey50", `Mean +- sd` = "#4E4E4E")) + scale_linetype_manual("Variabler",values=c("Antal Kassor"=2,"Medelvärde"=1))+ theme(legend.direction = "horizontal", legend.position = "bottom", legend.key = element_blank(), legend.background = element_rect(fill = "white", colour = "gray30")) + guides(fill = guide_legend(keywidth = 1, keyheight = 1), linetype=guide_legend(keywidth = 3, keyheight = 1), colour=guide_legend(keywidth = 3, keyheight = 1)) + coord_cartesian(ylim = c(-300, 600)) 这篇关于更改ggplot图例中的线型的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持！ 上岸，阿里云！