ggplot 图例（你想要的都在这了!）

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关于 ggplot 的图例，说到调整也无非是 位置 和 名称 的调整居多，剩下的一般用到的很少，不过 ggplot 是包含很多关于图例的调整的函数，结合我的理解和经验，给大家详细介绍一下关于图例的调整。

1、geom_xx 图层

在每个图层里都有 show.legend 参数来是否显示图例（如果有映射的话）：

# 默认绘图
p1 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot()

# 去除图例
p2 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot(show.legend = F)

p1 | p2

也可以通过 theme 主题函数的 legend.position 和 guides 函数去除：

# theme函数
p3 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.position = 'none')

# guides函数
p4 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  guides(fill = 'none')

p3 | p4

2、theme 函数的图例大解析

theme 函数里含有很多的图例函数，方便细致的调整图例：

  legend.background, # 图例背景
  legend.margin, # 图例边缘
  legend.spacing, # 图例单元之间的间隔
  legend.spacing.x, # 图例单元之间的水平间隔
  legend.spacing.y, # 图例单元之间的竖直间隔
  legend.key, # 图例符号背景
  legend.key.size, # 图例符号大小
  legend.key.height, # 图例符号高度
  legend.key.width, # 图例符号宽度
  legend.text, # 图例文字
  legend.text.align, # 图例文字对齐方式
  legend.title, # 图例标题
  legend.title.align, # 图例标题对齐方式
  legend.position, # 图例位置
  legend.direction, # 图例方向
  legend.justification, # 图例对齐调整
  legend.box, # 多个图例的排列，水平或竖直
  legend.box.just, # 多个图例的对齐调整
  legend.box.margin, # 多个图例边缘距离
  legend.box.background, # 多个图例背景
  legend.box.spacing, # 多个图例与图之间的间距

下面演示具体的例子：

图例背景和图距：

# legend.background, # 图例背景
p5 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.background = element_rect(colour = 'green',fill = 'pink'))

# legend.margin, # 图例边缘
p6 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.margin = margin(2,2,2,2,'cm'))

p5 | p6

图例间距：

# legend.spacing.x, # 图例单元之间的水平间隔
p7 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.position = 'top',
        legend.spacing.x = unit(3,'cm'))

# legend.spacing.y, # 图例之间的竖直间隔
p8 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.position = 'right',
        legend.spacing.y = unit(3,'cm'))

p7 / p8

图例符号大小：

# legend.key, # 图例符号背景
p9 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.key = element_rect(colour = 'red',fill = 'orange'))

# legend.key.size, # 图例符号大小
p10 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.key.size = unit(2,'cm'))

# legend.key.height, # 图例符号高度
# legend.key.width, # 图例符号宽度
p11 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.key.height = unit(2,'cm'),
        legend.key.width = unit(0.5,'cm'))

p9 | (p10 / p11)

图例标签：

# legend.text, # 图例文字
p12 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.text = element_text(colour = 'blue',face = 'bold.italic'))

# legend.text.align, # 图例文字对齐方式
p13 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.text = element_text(colour = 'blue',face = 'bold.italic'),
        legend.text.align = 1)

p12 | p13

图例标题：

# legend.title, # 图例标题
p14 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.title = element_text(colour = 'orange',face = 'bold'))

# legend.title.align, # 图例标题对齐方式
p15 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.title = element_text(colour = 'orange',face = 'bold'),
        legend.title.align = 1)

p14 | p15

图例位置：

# legend.position, # 图例位置
p16 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.position = 'left')

p17 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.position = c(0.7,0.6))

# legend.direction, # 图例方向
p18 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.position = c(0.5,0.8),
        legend.direction = 'horizontal')

# legend.justification, # 图例对齐调整
p19 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.position = c(1,1),
        legend.justification = 'center')

p20 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species)) +
  geom_boxplot() +
  theme(legend.position = c(1,1),
        legend.justification = c(1,1))

(p16 |p17 | p18)/(p19 | p20)

多图例排列：

# legend.box, # 多个图例的排列，水平或竖直
p21 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species,color = Sepal.Width)) +
  geom_jitter(position = position_jitter(width = 0.2)) +
  theme(legend.box = 'vertical')

p22 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species,color = Sepal.Width)) +
  geom_jitter(position = position_jitter(width = 0.2)) +
  theme(legend.box = 'horizontal')

# legend.box.just, # 多个图例的对齐调整
p23 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species,color = Sepal.Width)) +
  geom_jitter(position = position_jitter(width = 0.2)) +
  theme(legend.box = 'horizontal',
        legend.box.just = 'bottom')

p21 / (p22 | p23)

多图例背景及间距：

# legend.box.margin, # 多个图例边缘距离
p24 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species,color = Sepal.Width)) +
  geom_jitter(position = position_jitter(width = 0.2)) +
  theme(legend.box.margin = margin(2,2,2,2,'cm'))

# legend.box.background, # 多个图例背景
p25 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species,color = Sepal.Width)) +
  geom_jitter(position = position_jitter(width = 0.2)) +
  theme(legend.box.background = element_rect(colour = 'black',fill = 'purple'))

# legend.box.spacing, # 多个图例与图之间的间距
p26 <- ggplot(iris,aes(x = Species,y = Sepal.Length,fill = Species,color = Sepal.Width)) +
  geom_jitter(position = position_jitter(width = 0.2)) +
  theme(legend.box.spacing = unit(2,'cm'))

p24 / (p25 | p26)

3、guides 指南函数调整图例

我们主要了解 guide_colourbar 和 guide_legend 函数，前者针对于 连续型 数据，后者应用于 离散型 图例。前面我们可以在 guides 里设置 fill/color = 'none' 来隐藏图例。

我们先看看 guide_colourbar 函数：

guide_colorbar(
  title = waiver(), # 图例标题
  title.position = NULL, # 图例标题位置
  title.theme = NULL, # 图例标题样式，可用element.text调整
  title.hjust = NULL, # 图例的水平对齐
  title.vjust = NULL, # 图例的竖直对齐
  label = TRUE,  # 图例的符号文字标签
  label.position = NULL,  # 图例的符号文字标签位置
  label.theme = NULL,  # 图例的符号文字标签式，可用element.text调整
  label.hjust = NULL, # 文字标签水平对齐
  label.vjust = NULL, # 文字标签竖直对齐
  barwidth = NULL, # 条形的宽度
  barheight = NULL, # 条形的高度
  nbin = 300, # 色阶数量
  raster = TRUE, # 是否渲染为光栅对象，默认是
  frame.colour = NULL, # 条形边框颜色
  frame.linewidth = 0.5, # 条形边框线粗
  frame.linetype = 1, # 条形边框线型
  ticks = TRUE, # 是否显示刻度线
  ticks.colour = "white", # 刻度线颜色
  ticks.linewidth = 0.5, # 刻度线宽度
  draw.ulim = TRUE, # 上边的刻度标记是否显示
  draw.llim = TRUE, # 下边的刻度标记是否显示
  direction = NULL, # 图例水平或者竖直
  default.unit = "line", # 条形高度和宽度的单位，字符串向量
  reverse = FALSE, # 图例是否逆序排列
  order = 0, # 多个图例的排列顺序
  available_aes = c("colour", "color", "fill"), # 映射变量，字符串
  ...
)

使用示例，默认绘图：

# 构造测试数据
df <- data.frame(a = LETTERS[1:10],b = rnorm(10),z = rnorm(10),x = letters[1:10])

p1 <- ggplot(df,aes(x = b,y = z,color = b)) +
  geom_point()
p1

改变图例标题：

p2 <- ggplot(df,aes(x = b,y = z,color = b)) +
  geom_point() +
  guides(color = guide_colorbar(title = 'JunJUN',
                                title.position = 'left',
                                title.theme =
                                  element_text(size = 14,
                                               color = 'red',
                                               face = 'bold'),
                                title.hjust = 0.5,
                                title.vjust = 0.5))

p1 | p2

图例标签：

p2 <- ggplot(df,aes(x = b,y = z,color = b)) +
  geom_point() +
  guides(color = guide_colorbar(label = F))

p3 <- ggplot(df,aes(x = b,y = z,color = b)) +
  geom_point() +
  guides(color = guide_colorbar(label.position = 'left',
                                label.theme = element_text(color = 'orange',
                                                           face = 'bold.italic'),
                                label.hjust = 1,
                                label.vjust = 0.5))

p1 | p2 | p3

图例高度、宽度和色阶：

p4 <- ggplot(df,aes(x = b,y = z,color = b)) +
  geom_point() +
  guides(color = guide_colorbar(barwidth = 1,barheight = 15))

p5 <- ggplot(df,aes(x = b,y = z,color = b)) +
  geom_point() +
  guides(color = guide_colorbar(barwidth = 1,barheight = 15,
                                nbin = 3))

p1 | p4 | p5

图例边框：

p6 <- ggplot(df,aes(x = b,y = z,color = b)) +
  geom_point() +
  guides(color = guide_colorbar(frame.colour = 'black',
                                frame.linewidth = 2,
                                frame.linetype = 'dashed'))

p6

图例刻度、图例方向：

p7 <- ggplot(df,aes(x = b,y = z,color = b)) +
  geom_point() +
  guides(color = guide_colorbar(ticks = F))

p8 <- ggplot(df,aes(x = b,y = z,color = b)) +
  geom_point() +
  guides(color = guide_colorbar(ticks.colour = 'red',
                                ticks.linewidth = 4,
                                direction = 'horizontal'))

p7 | p8

图例刻度逆序：

p9 <- ggplot(df,aes(x = b,y = z,color = b,)) +
  geom_point() +
  guides(color = guide_colorbar(reverse = T))

p9

我们再看看 guide_legend 函数，其实很多参数是差不多的：

guide_legend(
  title = waiver(), # 同上
  title.position = NULL, # 同上
  title.theme = NULL, # 同上
  title.hjust = NULL, # 同上
  title.vjust = NULL, # 同上
  label = TRUE, # 同上
  label.position = NULL, # 同上
  label.theme = NULL, # 同上
  label.hjust = NULL, # 同上
  label.vjust = NULL, # 同上
  keywidth = NULL, # 符号宽度
  keyheight = NULL, # 符号高度
  direction = NULL, # 同上
  default.unit = "line", # 同上
  override.aes = list(),
  nrow = NULL, # 图例分成几行
  ncol = NULL, # 图例分成几列
  byrow = FALSE, # 是否水平
  reverse = FALSE, # 同上
  order = 0, # 同上
  ...
)

符号高度宽度，水平：

p10 <- ggplot(df[1:6,],aes(x = b,y = z,color = a)) +
  geom_point(size = 5)


p11 <- ggplot(df[1:6,],aes(x = b,y = z,color = a)) +
  geom_point(size = 5) +
  guides(color = guide_legend(keywidth = unit(1,'cm'),
                              keyheight = unit(2,'cm'),
                              direction = 'horizontal'))

p10 | p11

分行列数：

p11 <- ggplot(df[1:6,],aes(x = b,y = z,color = a)) +
  geom_point(size = 5) +
  guides(color = guide_legend(ncol = 2))

p12 <- ggplot(df[1:6,],aes(x = b,y = z,color = a)) +
  geom_point(size = 5) +
  guides(color = guide_legend(nrow = 4))

p11 | p12

多个图例的位置调整：

p13 <- ggplot(df[1:6,],aes(x = b,y = z,color = a,shape = x)) +
  geom_point(size = 5)

p14 <- ggplot(df[1:6,],aes(x = b,y = z,color = a,shape = x)) +
  geom_point(size = 5) +
  guides(shape = guide_legend(order = 1),
         color = guide_legend(order = 2))

p13 | p14

# 图例排序
ggplot(mpg, aes(displ, cty)) +
  geom_point(aes(size = hwy, colour = cyl, shape = drv)) +
  guides(
    colour = guide_colourbar(order = 1),
    shape = guide_legend(order = 2),
    size = guide_legend(order = 3))

4、连续性和离散型图例分别控制

如果我们一个图里既有 离散型图例 ，又有 连续型图例 ，我们分别调整即可：

# 离散和连续图例分别调整
p15 <- ggplot(df[1:6,],aes(x = b,y = z,color = b,shape = x)) +
  geom_point(size = 5)

p16 <- ggplot(df[1:6,],aes(x = b,y = z,color = b,shape = x)) +
  geom_point(size = 5) +
  guides(color = guide_colorbar(title = 'continues',
                                label.theme = element_text(angle = 90,
                                                           face = 'bold',
                                                           colour = 'red')),
         shape = guide_legend(title = 'discrete',
                              label.position = 'left',
                              nrow = 2,
                              keywidth = unit(1,'cm')))

p15 | p16

5、通过对应标度函数调整

我们也可以通过scale_XX_XX 对应的函数来修改图例：

ggplot(df[1:6,],aes(x = b,y = z,color = b,shape = x)) +
  geom_point(size = 5) +
  scale_color_gradient(low = 'green',high = 'red',
                       guide = guide_colorbar(title = 'continues',
                                              label.theme =
                                                element_text(angle = 90,
                                                             face = 'bold',
                                                             colour = 'red'))) +
  scale_shape_discrete(guide = guide_legend(title = 'discrete',
                                          label.position = 'left',
                                          nrow = 2,
                                          keywidth = unit(1,'cm')))

好了，差不多了，后面有机会再讲其它的，眼睛要瞎掉了，哈哈。

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