legend.position

时间: 2023-09-13 19:06:35 浏览: 198
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前端项目-chartist-plugin-legend.zip

在ggplot2中，可以使用`legend.position`参数来控制图例的位置。根据引用\[1\]中的示例代码，可以通过设置`legend.position`为一个包含两个值的向量来指定图例的位置。第一个值表示图例的水平位置，第二个值表示图例的垂直位置。例如，`legend.position = c(0, 1)`表示将图例放置在绘图区域的左上角，而`legend.position = c(1, 0)`表示将图例放置在绘图区域的右下角。\[1\] 此外，根据引用\[2\]和引用\[3\]中的示例代码，还可以使用`legend.background`参数来修改图例的背景颜色，使用`legend.key`参数来修改图例的边框颜色。例如，`theme(legend.background = element_rect(fill = "orange", color = "black"), legend.key = element_rect(fill = "orange"))`可以将图例的背景颜色设置为橙色，边框颜色设置为黑色。\[2\] 综上所述，可以使用`legend.position`参数来控制图例的位置，并使用`legend.background`和`legend.key`参数来修改图例的背景和边框颜色。 #### 引用[.reference_title] - *1* [R语言ggplot2可视化自定义图例的位置实战：legend position、相对于绘图区域配置自定义图例位置](https://blog.csdn.net/zhongkeyuanchongqing/article/details/121188543)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* *3* [ggplot2图例修改详细介绍](https://blog.csdn.net/Ayue0616/article/details/126107624)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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theme(legend.position = ‘right’, legend.title = element_blank(), legend.margin = margin(10, 10, 10, 10))添加去掉NA项代码

# 设置主题，将legend.position设置为'rectangle', 'top', 'bottom', 'left', 或 'right' # legend.title设为element_blank()表示删除图例标题 # legend.margin设定图例与边界的间距 p ( legend.position = "right...

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p+labs(x = "", y = "") + #scale_x_continuous(breaks = seq(min(data$ID), max(data$ID), by = 1)) + # Add this line scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,100),breaks = seq(0, 100, by = 20)) + theme_classic() + theme( panel.background = element_rect(fill="white", colour="white", size=0.25), axis.line = element_line(colour="black", size=0.5), axis.title = element_text(size=13, color="black"), axis.text = element_text(size=12, color="black"), legend.position = c(1.29, 0.5), #修改图例位置 legend.text = element_text(size =10), aspect.ratio = 1, # set figure size to 8x6 inches plot.title = element_text(size = 10), # optional, add a title axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), # Rotate x-axis labels by 45 degrees legend.box.spacing = unit(0.01, "cm"), # 设置图例中每个元素的间距 #legend.key.width = 0.5, # 缩小图例颜色方块的宽度 legend.background = element_blank() # 设置图例背景为透明 ) + guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE), ncols = 1) 请修改脚本，使图例呈一列显示

legend.position = "right", # 修改图例位置为右侧 legend.text = element_text(size =10), aspect.ratio = 1, plot.title = element_text(size = 10), axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)...

p+labs(x = "", y = "") + #scale_x_continuous(breaks = seq(min(data$ID), max(data$ID), by = 1)) + # Add this line #scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,100),breaks = seq(0, 100, by = 20)) + theme_classic() + theme( panel.background = element_rect(fill="white", colour="white", size=0.25), axis.line = element_line(colour="black", size=0.5), axis.title = element_text(size=13, color="black"), axis.text = element_text(size=12, color="black"), legend.position = c(0.9, 0.9), #修改图例位置 legend.text = element_text(size =10), aspect.ratio = 1, # set figure size to 8x6 inches plot.title = element_text(size = 10), # optional, add a title axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), # Rotate x-axis labels by 45 degrees legend.box.spacing = unit(0.1, "cm"), # 设置图例中每个元素的间距 #legend.key.width = 0.5, # 缩小图例颜色方块的宽度 legend.background = element_blank() # 设置图例背景为透明 ) + guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE)) 修改脚本，将X轴设置在0位置处，并且将图例用一列显示

legend.position = "right", #将图例放在右侧 legend.text = element_text(size =10), aspect.ratio = 1, plot.title = element_text(size = 10), axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), ...

data等于：BAI2013 class treatment dist_cat_n scat_adj 1 0.91835807 a elevated 1 0.2 2 -0.44302553 b ambient 2 -0.2 3 2.83453800 c elevated 3 0.2 4 -0.74480448 a ambient 1 -0.2 5 1.44310364 b elevated 2 0.2 6 0.18965406 c ambient 3 -0.2 7 0.11765614 a elevated 1 0.2 8 -0.05840217 b ambient 2 -0.2，运行ggplot(data,aes(BAI2013,class))+ geom_boxploth(aes(fill=factor(treatment)), size=0.5,outlier.size = 1, position = position_dodgev(0.8))+ guides(fill=guide_legend(title = "treatment"))+ theme_minimal()+ theme(axis.title=element_text(size=13,face = "plain",color = "black"), axis.text =element_text(size = 11,face = "plain",color = "black"), panel.background=element_rect(colour = "black",fill = NA), panel.grid.minor = element_blank(), legend.position = "right", legend.background=element_rect(colour=NA,fill=NA), axis.ticks = element_line(colour = "black"))报错

根据你提供的代码和数据，似乎存在两个错误： ... legend.position = "right", legend.background=element_rect(colour=NA,fill=NA), axis.ticks = element_line(colour = "black")) 希望这可以解决你的问题！

Plot <- ggplot(table, aes(Sampling_day, value, fill=alpha)) + geom_boxplot() + theme_bw() + facet_wrap(~alpha,scales="free") + theme(legend.position="right") + ylab(paste0("Pielou's evenness")) + xlab(paste0("Time (Sampling_day)")) + ylab(paste0("Value")) + xlab(paste0("Time (Sampling_day)")) + ggtitle("Alpha Diversity Analysis")

其中x轴表示采样时间（Sampling_day），y轴表示皮洛氏均匀度（Pielou's evenness），箱线的颜色由alpha变量决定，通过facet_wrap函数将不同的alpha值分别绘制在不同的面板中，并且设置legend.position参数为“right...

p+labs(x = "Publication years", y = "Number of publications") + #scale_x_continuous(breaks = seq(min(data$ID), max(data$ID), by = 1)) + # Add this line #scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,100),breaks = seq(0, 100, by = 20)) + theme_classic() + theme( panel.background = element_rect(fill="white", colour="white", size=0.25), axis.line = element_line(colour="black", size=0.5), axis.title = element_text(size=13, color="black"), axis.text = element_text(size=12, color="black"), legend.position = c(0.35, 0.7), legend.text = element_text(size =10), aspect.ratio = 1, # set figure size to 8x6 inches plot.title = element_text(size = 10), # optional, add a title axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1) # Rotate x-axis labels by 45 degrees ) + guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE)) 请修改图例位置

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data<-melt(mydata,id.vars = 'ID') p <- ggplot(data=data,aes(ID,value,fill=variable)) + geom_bar(stat="identity",position="stack", color="#f0f0f0", width=1,size=0.20) + scale_fill_manual(values=c("#a6cee3","#1f78b4","#b2df8a","#33a02c","#fb9a99", "#e31a1c","#fdbf6f","#ff7f00","#cab2d6", "#6a3d9a","#ffff99","#ffed6f","#ccebc5", "#bc80bd","#d9d9d9","#fccde5","#b3de69", "#fdb462","#80b1d3","#fb8072","#8dd3c7", "#fdb222","#92b1d0","#fb8098","#9dd3c7")) p+labs(x = "", y = "") + #scale_x_continuous(breaks = seq(min(data$ID), max(data$ID), by = 1)) + # Add this line scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,100),breaks = seq(0, 100, by = 20)) + theme_classic() + theme( panel.background = element_rect(fill="white", colour="white", size=0.25), axis.line = element_line(colour="black", size=0.5), axis.title = element_text(size=13, color="black"), axis.text = element_text(size=12, color="black"), legend.position = c(1.15, 0.5), #修改图例位置 legend.text = element_text(size =10), aspect.ratio = 1, # set figure size to 8x6 inches plot.title = element_text(size = 10), # optional, add a title axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), # Rotate x-axis labels by 45 degrees legend.box.spacing = unit(0.01, "cm"), # 设置图例中每个元素的间距 #legend.key.width = 0.5, # 缩小图例颜色方块的宽度 legend.background = element_blank() # 设置图例背景为透明 ) + guides(fill = guide_legend(ncol = 1,title="Bac_Phylum")) 修改脚本，图片中顺序与数据顺序一致

legend.position = c(1.15, 0.5), legend.text = element_text(size = 10), aspect.ratio = 1, plot.title = element_text(size = 10), axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), legend.box....

p+labs(x = "Publication years", y = "Number of publications") + #scale_x_continuous(breaks = seq(min(data$ID), max(data$ID), by = 1)) + # Add this line #scale_y_continuous(expand = c(0,0),limits = c(0,100),breaks = seq(0, 100, by = 20)) + theme_classic() + theme( panel.background = element_rect(fill="white", colour="white", size=0.25), axis.line = element_line(colour="black", size=0.5), axis.title = element_text(size=13, color="black"), axis.text = element_text(size=12, color="black"), legend.position = c(0.9, 0.9), #修改图例位置 legend.text = element_text(size =10), aspect.ratio = 1, # set figure size to 8x6 inches plot.title = element_text(size = 10), # optional, add a title axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1) # Rotate x-axis labels by 45 degrees ) + guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE)) 将图例仅用1列显示，且图例背景为透明

legend.position = c(0.9, 0.9), legend.text = element_text(size =10), aspect.ratio = 1, plot.title = element_text(size = 10), axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1), legend.box....

object 'color' not found p <- ggplot(USD_rows, aes(project_type,rewardTypeName)) + geom_dotplot(fill = color[4], binaxis = "y", stackdir = "center", dotsize = 0.8) + scale_y_continuous(breaks = seq(0, 6, 1)) + theme_classic() + # 设置主题 theme(panel.background = element_rect(fill = "white", colour = "black", size = 0.25), axis.line = element_line(color = "black", size = 0.25), axis.title = element_text(size = 13, face = "plain", color = "black"), axis.text = element_text(size = 12, face = "plain", color = "black"), legend.position = "none") p

根据你提供的代码，'color'并没有被定义，因此会出现'object 'color' not found'的错误提示。你需要为'color'定义一个值，或者选择使用已经定义好的颜色值。 例如，你可以定义一个名为'color'的向量，包含你需要...

plot.SH <- function() { df2 <- data.frame( date = rep(dat$date,2), yy = c(dat$SH,dat$JL), type = rep(c("Shang Hai","Ji Lin"),each=n)) png("Fig-SH-JL-2022.png",width = 1024,height = 1024) p2 <- ggplot(df2, aes(date, yy)) + geom_point() p2 <- p2 + scale_x_date(date_labels = "%b%d") p2 <- p2 + facet_wrap( ~ type, scales = "free_y", nrow = 2) p2 + labs(y = "daily confirmed")+ labs(x = "date") + theme(axis.text = element_text(size = 17), axis.title.y = element_text(size = 17), strip.text = element_text(size = 17), legend.position = "none") dev.off() }

这是一个 R 语言的函数，用于绘制日期和每日确诊病例数的散点图，其中包含了上海和吉林两个地区的数据。函数中使用了 ggplot2 包来进行数据可视化，通过 facet_wrap 函数将两个地区的数据分别展示在两个子图中。...

f1.data$rewardQuantity<-as.numeric(f1.data$rewardQuantity) > ggplot(f1.data, aes(rewardTypeName, rewardQuantity))+ + geom_dotplot(aes(fill =rewardTypeName),binaxis='y', stackdir='center', dotsize = 0.3)+ + scale_fill_manual(values=c(brewer.pal(7,"Set2")[c(1,2,4,5,6,7)]))+ + theme_classic()+ + theme(panel.background=element_rect(fill="white",colour="black",linewidth=0.25), + axis.line=element_line(colour="black",linewidth=0.25), + axis.title=element_text(size=13,face="plain",color="black"), + axis.text = element_text(size=8,face="plain",color="black"), + legend.position="none" + ) Bin width defaults to 1/30 of the range of the data. Pick better value with binwidth. Warning message:

legend.position = "none" ) 此外，还有一条警告信息，提示我们选择更好的 binwidth 值来更好地呈现数据。这个警告信息并不影响代码的运行，但我们可以根据数据的特点，手动设置 binwidth 参数来优化图形...

ggplot(median_T, aes(x = Tissue, y = aov_cpm_median_T_means)) + + geom_boxplot(width = 2, outlier.shape = NA) + + scale_x_discrete(linetype = "solid", color = "black") + + scale_y_continuous(linetype = "solid", color = "black") + + theme_classic() + + theme(panel.grid.major = element_blank(), + panel.grid.minor = element_blank(), + panel.border = element_blank(), + axis.line = element_line(color = "black", size = 0.5), + axis.text = element_text(size = 12), + axis.title = element_text(size = 14), + plot.title = element_text(size = 16, face = "bold"), + plot.subtitle = element_text(size = 14), + plot.caption = element_text(size = 12), + legend.position = "none") Error in discrete_scale(c("x", "xmin", "xmax", "xend"), "position_d", : unused arguments (linetype = "solid", color = "black")

在这段代码中，你使用 ggplot2 绘图包来绘制一个箱线图。首先，你指定了数据框 median_T... legend.position = "none" ) 这将为箱线图的轮廓线设置黑色颜色和实线样式，并设置了一些主题参数以自定义图形的外观。

USD_rows$project_type<- as.factor(USD_rows$project_type) > color <- c("red", "blue", "green", "orange") > p <- ggplot(USD_rows, aes(project_type,rewardTypeName)) + + geom_dotplot(fill = color[4], binaxis = "y", stackdir = "center", dotsize = 0.8) + + scale_y_continuous(breaks = seq(0, 6, 1)) + + theme_classic() + # 设置主题 + theme(panel.background = element_rect(fill = "white", colour = "black", size = 0.25), + axis.line = element_line(color = "black", size = 0.25), + axis.title = element_text(size = 13, face = "plain", color = "black"), + axis.text = element_text(size = 12, face = "plain", color = "black"), + legend.position = "none") > p Error: Discrete value supplied to continuous scale

legend.position = "none") p 在这个代码中，我修改了aes函数的参数顺序，将'rewardTypeName'放在了前面，这样可以将y轴转换为离散比例尺。然后，我使用'fill'参数指定了离散的颜色映射，并使用'scale_fill_...

coef <- coef(fit) nz_idx <- which(coef != 0) nz_snps <- nz_idx - 1 df <- data.frame(lambda = rep(lam, length(coef)), coef = coef, SNP = row.names(coef)) ggplot(df, aes(x = SNP, y = coef, fill = abs(coef) > 0.1)) + geom_col() + scale_fill_manual(values = c("lightgray", "red")) + geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "black") + geom_vline(xintercept = which(df$lambda == lam), linetype = "dashed", color = "black") + coord_flip() + labs(x = "", y = "Coefficient", title = "Marginal Model") + theme_bw() + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1), legend.position = "none")

这段代码用于绘制岭回归模型中SNP的回归系数条形图。首先，使用coef()函数获取模型的回归系数，然后使用which()函数获取回归系数不为0的SNP的索引。接下来，将索引减1得到SNP的编号，然后创建一个数据框df，...

# identify significant SNPs coef <- coef(fit) nz_idx <- which(coef != 0) nz_snps <- nz_idx - 1 df <- data.frame(lambda = rep(lam, length(coef)), coef = coef, SNP = row.names(coef)) # Create bar plot ggplot(df, aes(x = SNP, y = coef, fill = abs(coef) > 0.1)) + geom_col() + scale_fill_manual(values = c("lightgray", "red")) + geom_hline(yintercept = 0, linetype = "dashed", color = "black") + geom_vline(xintercept = which(df$lambda == lam), linetype = "dashed", color = "black") + coord_flip() + labs(x = "", y = "Coefficient", title = "Marginal Model") + theme_bw() + theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust = 1), legend.position = "none")

这段代码是用来绘制SNP回归系数的条形图。首先，用coef()函数获取回归系数，用which()函数获取系数不为0的SNP的索引，再减去1得到SNP的编号。然后，创建一个数据框df，其中包括lambda、coef和SNP三列，分别...
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