如何改变ggplot2中aes的 color = as.ordered()设定的散点的填充色和颜色

要改变 ggplot2 中 aes 的 color = as.ordered() 设定的散点的填充色和颜色，你可以使用 `scale_color_manual()` 函数。这个函数可以让你手动指定每个离散变量的颜色。以下是一个例子：

library(ggplot2)
data(iris)

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = as.ordered(Species))) +
  geom_point(size = 5) +
  scale_color_manual(values = c("darkgreen", "blue", "red"))

在这个例子中，我们创建了一个散点图，其中 x 轴是 Sepal.Length，y 轴是 Sepal.Width。我们使用 `as.ordered()` 将 Species 变量转换为有序因子，并将其用作颜色 aes。然后，我们使用 `scale_color_manual()` 函数手动指定每个类别的颜色。在这个例子中，我们将第一个类别设置为 darkgreen，第二个类别设置为蓝色，第三个类别设置为红色。

你可以根据你的数据和需要调整颜色的数量和颜色选择。

相关问题

如何改变ggplot2中aes的 color = as.ordered()设定的散点的填充色和散点的边框颜色

要同时改变 ggplot2 中 aes 的 color = as.ordered() 设定的散点的填充色和散点的边框颜色，你可以使用 `scale_color_manual()` 函数和 `guides()` 函数。以下是一个例子：

library(ggplot2)
data(iris)

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = as.ordered(Species))) +
  geom_point(size = 5, aes(fill = as.ordered(Species)), shape = 21, stroke = 1.5) +
  scale_color_manual(values = c("darkgreen", "blue", "red")) +
  scale_fill_manual(values = c("darkgreen", "blue", "red")) +
  guides(fill = guide_legend(override.aes = list(color = c("darkgreen", "blue", "red"), stroke = 1.5)))

在这个例子中，我们创建了一个散点图，其中 x 轴是 Sepal.Length，y 轴是 Sepal.Width。我们使用 `as.ordered()` 将 Species 变量转换为有序因子，并将其用作颜色 aes 和填充 aes。我们使用 `shape = 21` 和 `stroke = 1.5` 来设置散点的形状和边框的大小。

然后，我们使用 `scale_color_manual()` 和 `scale_fill_manual()` 函数手动指定每个类别的颜色。在这个例子中，我们将第一个类别设置为 darkgreen，第二个类别设置为蓝色，第三个类别设置为红色。

最后，我们使用 `guides()` 函数来覆盖默认的图例设置。我们使用 `override.aes = list(color = c("darkgreen", "blue", "red"), stroke = 1.5)` 来指定每个类别的颜色和边框大小。这样，我们就同时改变了散点的填充色和边框颜色。

如何改变ggplot2中aes的 color = as.ordered()设定的颜色

在ggplot2中，可以使用scale_color_manual()函数来手动指定颜色变量对应的颜色。具体来说，我们可以使用如下代码将color变量中的三个因子分别对应为红色、绿色和蓝色：

ggplot(data, aes(x = x_var, y = y_var, color = as.ordered(category))) + 
  geom_point() +
  scale_color_manual(values = c("red", "green", "blue"))

在上面的代码中，scale_color_manual()函数的values参数用来指定颜色变量对应的颜色。我们可以按照需要自定义颜色，也可以使用R中提供的预定义颜色名称，如"red"、"green"、"blue"等。

此外，如果需要使用连续型颜色变量，可以使用scale_color_gradient()函数，该函数会根据数据的取值范围自动调整颜色变量的颜色。