Jak dodać teksturę, aby wypełnić kolory w ggplot2?

Question

Obecnie używam do wypełnienia scale_brewer(), które wyglądają pięknie w kolorze (na ekranie i za pomocą drukarki kolorowej), ale są drukowane stosunkowo jednolicie jako odcienie szarości w przypadku korzystania z drukarki czarno-białej. Przeszukałem dokumentację online ggplot2, ale nie widziałem nic o dodawaniu tekstur do wypełnienia kolorów. Czy jest jakiś oficjalny sposób na wykonanie tej czynności lub czy ktoś ma hack, którego używa? Przez tekstury mam na myśli rzeczy takie jak przekątne, odwrócone przekątne, wzory kropek, itp., Które odróżniałyby kolory wypełnienia po wydrukowaniu w czerni i bieli.

Answer 1

ggplot może używać palet kolorów. Niektóre z nich są przyjazne "fotokopii". Więc mabe coś takiego będzie dla ciebie skuteczne?

ggplot(diamonds, aes(x=cut, y=price, group=cut))+ 
geom_boxplot(aes(fill=cut))+scale_fill_brewer(palette="OrRd") 

w tym przypadku OrRd jest paleta znaleźć na stronie internetowej colorbrewer: http://colorbrewer2.org/

Kserokopia friendly: Oznacza to, że dana kolorystyka będzie wytrzymać czerni i bieli ksero. Schematy rozbieżne mogą być nie być pomyślnie kopiowane. Różnice w jasności powinny być zachowane przy pomocy schematów sekwencyjnych.

Answer 2

Obecnie nie jest to możliwe, ponieważ siatka (system graficzny, którego ggplot2 używa do wykonania rzeczywistego rysunku) nie obsługuje tekstur. Przepraszam!

Answer 3

Hej ludzie tutaj to maleńki hack, który rozwiązuje ten problem tekstury w bardzo prosty sposób:

ggplot2: make the border on one bar darker than the others using R

EDIT: mam w końcu znalazł czas, aby podać krótki przykład tego hack, który pozwala co najmniej 3 typy podstawowego wzorca w ggplot2. Kod:

Example.Data<- data.frame(matrix(vector(), 0, 3, dimnames=list(c(), c("Value", "Variable", "Fill"))), stringsAsFactors=F) 

Example.Data[1, ] <- c(45, 'Horizontal Pattern','Horizontal Pattern') 
Example.Data[2, ] <- c(65, 'Vertical Pattern','Vertical Pattern') 
Example.Data[3, ] <- c(89, 'Mesh Pattern','Mesh Pattern') 


HighlightDataVert<-Example.Data[2, ] 
HighlightHorizontal<-Example.Data[1, ] 
HighlightMesh<-Example.Data[3, ] 
HighlightHorizontal$Value<-as.numeric(HighlightHorizontal$Value) 
Example.Data$Value<-as.numeric(Example.Data$Value) 

HighlightDataVert$Value<-as.numeric(HighlightDataVert$Value) 
HighlightMesh$Value<-as.numeric(HighlightMesh$Value) 
HighlightHorizontal$Value<-HighlightHorizontal$Value-5 
HighlightHorizontal2<-HighlightHorizontal 
HighlightHorizontal2$Value<-HighlightHorizontal$Value-5 
HighlightHorizontal3<-HighlightHorizontal2 
HighlightHorizontal3$Value<-HighlightHorizontal2$Value-5 
HighlightHorizontal4<-HighlightHorizontal3 
HighlightHorizontal4$Value<-HighlightHorizontal3$Value-5 
HighlightHorizontal5<-HighlightHorizontal4 
HighlightHorizontal5$Value<-HighlightHorizontal4$Value-5 
HighlightHorizontal6<-HighlightHorizontal5 
HighlightHorizontal6$Value<-HighlightHorizontal5$Value-5 
HighlightHorizontal7<-HighlightHorizontal6 
HighlightHorizontal7$Value<-HighlightHorizontal6$Value-5 
HighlightHorizontal8<-HighlightHorizontal7 
HighlightHorizontal8$Value<-HighlightHorizontal7$Value-5 

HighlightMeshHoriz<-HighlightMesh 
HighlightMeshHoriz$Value<-HighlightMeshHoriz$Value-5 
HighlightMeshHoriz2<-HighlightMeshHoriz 
HighlightMeshHoriz2$Value<-HighlightMeshHoriz2$Value-5 
HighlightMeshHoriz3<-HighlightMeshHoriz2 
HighlightMeshHoriz3$Value<-HighlightMeshHoriz3$Value-5 
HighlightMeshHoriz4<-HighlightMeshHoriz3 
HighlightMeshHoriz4$Value<-HighlightMeshHoriz4$Value-5 
HighlightMeshHoriz5<-HighlightMeshHoriz4 
HighlightMeshHoriz5$Value<-HighlightMeshHoriz5$Value-5 
HighlightMeshHoriz6<-HighlightMeshHoriz5 
HighlightMeshHoriz6$Value<-HighlightMeshHoriz6$Value-5 
HighlightMeshHoriz7<-HighlightMeshHoriz6 
HighlightMeshHoriz7$Value<-HighlightMeshHoriz7$Value-5 
HighlightMeshHoriz8<-HighlightMeshHoriz7 
HighlightMeshHoriz8$Value<-HighlightMeshHoriz8$Value-5 
HighlightMeshHoriz9<-HighlightMeshHoriz8 
HighlightMeshHoriz9$Value<-HighlightMeshHoriz9$Value-5 
HighlightMeshHoriz10<-HighlightMeshHoriz9 
HighlightMeshHoriz10$Value<-HighlightMeshHoriz10$Value-5 
HighlightMeshHoriz11<-HighlightMeshHoriz10 
HighlightMeshHoriz11$Value<-HighlightMeshHoriz11$Value-5 
HighlightMeshHoriz12<-HighlightMeshHoriz11 
HighlightMeshHoriz12$Value<-HighlightMeshHoriz12$Value-5 
HighlightMeshHoriz13<-HighlightMeshHoriz12 
HighlightMeshHoriz13$Value<-HighlightMeshHoriz13$Value-5 
HighlightMeshHoriz14<-HighlightMeshHoriz13 
HighlightMeshHoriz14$Value<-HighlightMeshHoriz14$Value-5 
HighlightMeshHoriz15<-HighlightMeshHoriz14 
HighlightMeshHoriz15$Value<-HighlightMeshHoriz15$Value-5 
HighlightMeshHoriz16<-HighlightMeshHoriz15 
HighlightMeshHoriz16$Value<-HighlightMeshHoriz16$Value-5 
HighlightMeshHoriz17<-HighlightMeshHoriz16 
HighlightMeshHoriz17$Value<-HighlightMeshHoriz17$Value-5 

ggplot(Example.Data, aes(x=Variable, y=Value, fill=Fill)) + theme_bw() + #facet_wrap(~Product, nrow=1)+ #Ensure theme_bw are there to create borders 
    theme(legend.position = "none")+ 
    scale_fill_grey(start=.4)+ 
    #scale_y_continuous(limits = c(0, 100), breaks = (seq(0,100,by = 10)))+ 
    geom_bar(position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", legend = FALSE)+ 
    geom_bar(data=HighlightDataVert, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.80)+ 
geom_bar(data=HighlightDataVert, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.60)+ 
    geom_bar(data=HighlightDataVert, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.40)+ 
    geom_bar(data=HighlightDataVert, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.20)+ 
    geom_bar(data=HighlightDataVert, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.0) + 
    geom_bar(data=HighlightHorizontal, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5)+ 
    geom_bar(data=HighlightHorizontal2, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5)+ 
    geom_bar(data=HighlightHorizontal3, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5)+ 
    geom_bar(data=HighlightHorizontal4, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5)+ 
    geom_bar(data=HighlightHorizontal5, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5)+ 
    geom_bar(data=HighlightHorizontal6, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5)+ 
    geom_bar(data=HighlightHorizontal7, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5)+ 
    geom_bar(data=HighlightHorizontal8, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5)+ 
    geom_bar(data=HighlightMesh, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.80)+ 
geom_bar(data=HighlightMesh, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.60)+ 
    geom_bar(data=HighlightMesh, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.40)+ 
    geom_bar(data=HighlightMesh, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.20)+ 
    geom_bar(data=HighlightMesh, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.0)+ 
    geom_bar(data=HighlightMeshHoriz, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+ 
geom_bar(data=HighlightMeshHoriz2, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+ 
    geom_bar(data=HighlightMeshHoriz3, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+ 
    geom_bar(data=HighlightMeshHoriz4, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+ 
    geom_bar(data=HighlightMeshHoriz5, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+ 
    geom_bar(data=HighlightMeshHoriz6, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+ 
    geom_bar(data=HighlightMeshHoriz7, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+ 
    geom_bar(data=HighlightMeshHoriz8, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+ 
    geom_bar(data=HighlightMeshHoriz9, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+ 
    geom_bar(data=HighlightMeshHoriz10, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+ 
    geom_bar(data=HighlightMeshHoriz11, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+ 
    geom_bar(data=HighlightMeshHoriz12, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+ 
    geom_bar(data=HighlightMeshHoriz13, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+ 
    geom_bar(data=HighlightMeshHoriz14, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+ 
    geom_bar(data=HighlightMeshHoriz15, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+ 
    geom_bar(data=HighlightMeshHoriz16, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+ 
    geom_bar(data=HighlightMeshHoriz17, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent") 

Wytwarza to:

To nie jest super ładne, ale jest to jedyne rozwiązanie mogę myśleć dalej.

Jak widać, tworzę bardzo podstawowe dane. Aby uzyskać pionowe linie, po prostu utworzę ramkę danych zawierającą zmienną, którą chciałem dodać pionowymi liniami i wielokrotnie wyrównywać granice wykresu, zmniejszając za każdym razem szerokość.

Podobnie jest w przypadku linii poziomych, ale potrzebna jest nowa ramka danych dla każdego odrysowania, w której odjęto wartość (w moim przykładzie "5") od wartości powiązanej ze zmienną będącą przedmiotem zainteresowania. Skutecznie obniża wysokość paska. Jest to nieporęczne do osiągnięcia i może istnieć bardziej usprawnione podejście, ale ilustruje ono, w jaki sposób można to osiągnąć.

Wzór siatki to połączenie obu. Najpierw narysuj pionowe linie, a następnie dodaj poziome linie ustawiając fill jako fill='transparent', aby zapewnić, że pionowe linie nie zostaną narysowane.

Do czasu aktualizacji wzorca mam nadzieję, że niektórzy z Was uznają to za przydatne.

EDIT 2:

Ponadto ukośne wzory mogą być również dodawane. I dodaje dodatkową zmienną do ramki danych:

Example.Data[4,] <- c(20, 'Diagonal Pattern','Diagonal Pattern') 

Potem stworzył nową ramkę danych do przechowywania współrzędne ukośnych liniach:

Diag <- data.frame(
    x = c(1,1,1.45,1.45), # 1st 2 values dictate starting point of line. 2nd 2 dictate width. Each whole = one background grid 
    y = c(0,0,20,20), 
    x2 = c(1.2,1.2,1.45,1.45), # 1st 2 values dictate starting point of line. 2nd 2 dictate width. Each whole = one background grid 
    y2 = c(0,0,11.5,11.5),# inner 2 values dictate height of horizontal line. Outer: vertical edge lines. 
    x3 = c(1.38,1.38,1.45,1.45), # 1st 2 values dictate starting point of line. 2nd 2 dictate width. Each whole = one background grid 
    y3 = c(0,0,3.5,3.5),# inner 2 values dictate height of horizontal line. Outer: vertical edge lines. 
    x4 = c(.8,.8,1.26,1.26), # 1st 2 values dictate starting point of line. 2nd 2 dictate width. Each whole = one background grid 
    y4 = c(0,0,20,20),# inner 2 values dictate height of horizontal line. Outer: vertical edge lines. 
    x5 = c(.6,.6,1.07,1.07), # 1st 2 values dictate starting point of line. 2nd 2 dictate width. Each whole = one background grid 
    y5 = c(0,0,20,20),# inner 2 values dictate height of horizontal line. Outer: vertical edge lines. 
    x6 = c(.555,.555,.88,.88), # 1st 2 values dictate starting point of line. 2nd 2 dictate width. Each whole = one background grid 
    y6 = c(6,6,20,20),# inner 2 values dictate height of horizontal line. Outer: vertical edge lines. 
    x7 = c(.555,.555,.72,.72), # 1st 2 values dictate starting point of line. 2nd 2 dictate width. Each whole = one background grid 
    y7 = c(13,13,20,20),# inner 2 values dictate height of horizontal line. Outer: vertical edge lines. 
    x8 = c(.8,.8,1.26,1.26), # 1st 2 values dictate starting point of line. 2nd 2 dictate width. Each whole = one background grid 
    y8 = c(0,0,20,20),# inner 2 values dictate height of horizontal line. Outer: vertical edge lines. 
    #Variable = "Diagonal Pattern", 
    Fill = "Diagonal Pattern" 
) 

Stamtąd dodaną geom_paths do ggplot powyżej ze sobą jeden nazywając różne współrzędne i rysowanie linii na żądanym bar:

+geom_path(data=Diag, aes(x=x, y=y),colour = "black")+ # calls co-or for sig. line & draws 
    geom_path(data=Diag, aes(x=x2, y=y2),colour = "black")+ # calls co-or for sig. line & draws 
    geom_path(data=Diag, aes(x=x3, y=y3),colour = "black")+ 
    geom_path(data=Diag, aes(x=x4, y=y4),colour = "black")+ 
    geom_path(data=Diag, aes(x=x5, y=y5),colour = "black")+ 
    geom_path(data=Diag, aes(x=x6, y=y6),colour = "black")+ 
    geom_path(data=Diag, aes(x=x7, y=y7),colour = "black") 

wynika to w następujących przypadkach:

To jest trochę zaniedbany jak nie inwestować zbyt dużo czasu w coraz linie doskonale kątowe i oddalone od siebie, ale to powinno służyć jako dowód koncepcji.

Oczywiście linie mogą pochylić się w przeciwnym kierunku i istnieje również miejsce dla ukośnego zazębienia, podobnie jak pozioma i pionowa siatka.

Myślę, że to wszystko, co mogę zaoferować na froncie wzoru. Mam nadzieję, że ktoś może znaleźć dla niego zastosowanie.

EDYCJA 3: Znane ostatnie słowa. Wymyśliłem inną opcję wzoru. Tym razem za pomocą geom_jitter.

Ponownie Dodałam innej zmiennej do ramki danych:

Example.Data[5,] <- c(100, 'Bubble Pattern','Bubble Pattern') 

i zamówiłem jak chciałem Każdy wzór przedstawiony:

Example.Data$Variable = Relevel(Example.Data$Variable, ref = c("Diagonal Pattern", "Bubble Pattern","Horizontal Pattern","Mesh Pattern","Vertical Pattern")) 

Następny stworzyłem kolumna zawiera numer powiązany z docelowy pasek na osi X:

Example.Data$Bubbles <- 2 

Kolejne kolumny do conta w pozycji na osi y na „pęcherzyków”:

Example.Data$Points <- c(5, 10, 15, 20, 25) 
Example.Data$Points2 <- c(30, 35, 40, 45, 50) 
Example.Data$Points3 <- c(55, 60, 65, 70, 75) 
Example.Data$Points4 <- c(80, 85, 90, 95, 7) 
Example.Data$Points5 <- c(14, 21, 28, 35, 42) 
Example.Data$Points6 <- c(49, 56, 63, 71, 78) 
Example.Data$Points7 <- c(84, 91, 98, 6, 12) 

końcu dodano geom_jitter S do ggplot powyżej, przy użyciu nowych kolumn do pozycjonowania i ponownego wykorzystania „Punkty”, aby zmieniać rozmiar tych ' bąbelki:

+geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points3, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points4, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points3, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points4, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points5, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points5, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points6, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points6, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points7, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points7, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points3, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points4, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points3, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points4, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points5, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points5, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points6, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points6, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points7, size=Points), alpha=.5)+ 
    geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points7, size=Points), alpha=.5) 

każdym razem fabuła jest prowadzony pozycje jittera z «bąbelkami» inaczej, ale tutaj jest jednym z ładniejszych wyjść miałem:

Czasami "bąbelki" drgają poza granicami. Jeśli tak się stanie, powtórz lub po prostu wyeksportuj w większych rozmiarach. Więcej bąbelków można narysować na każdym przyrostie na osi Y, który wypełni więcej wolnego miejsca, jeśli sobie tego życzysz.

To daje do 7 wzorów (jeśli umieścisz naprzeciwko siebie ukośne linie i przekątną ich obu), które mogą zostać zhakowane w ggplot.

Zachęcamy do zasugerowania więcej, jeśli ktoś może coś wymyślić.

EDYCJA 4: Pracowałem nad funkcją owijania, aby zautomatyzować kreskowanie/wzorce w ggplot2. wyślę link kiedyś Rozszerzyliśmy funkcję, aby umożliwić wzory w działkach facet_grid itp Oto wyjście z wejściem funkcji prostego wykresu barów jako przykład:

będę dodaj ostatnią edycję, gdy mam już gotową do udostępnienia funkcję.

EDYTUJ 5: Here's a link do funkcji EggHatch, którą napisałem, aby proces dodawania wzorów do wykresów geom_bar był nieco łatwiejszy.