Как добавить внешнюю легенду в ggpairs()?

Я строю матрицу рассеяния, используя ggpairs, Я использую следующий код:

# Load required packages
require(GGally)

# Load datasets
data(state)
df <- data.frame(state.x77,
                 State = state.name,
                 Abbrev = state.abb,
                 Region = state.region,
                 Division = state.division
) 
# Create scatterplot matrix
p <- ggpairs(df, 
             # Columns to include in the matrix
             columns = c(3,5,6,7),

             # What to include above diagonal
             # list(continuous = "points") to mirror
             # "blank" to turn off
             upper = "blank",
             legends=T,

             # What to include below diagonal
             lower = list(continuous = "points"),

             # What to include in the diagonal
             diag = list(continuous = "density"),

             # How to label inner plots
             # internal, none, show
             axisLabels = "none",

             # Other aes() parameters
             colour = "Region",
             title = "State Scatterplot Matrix"
) 

# Show the plot
print(p)

и я получаю следующий сюжет:

Теперь легко увидеть, что я получаю легенды для каждого графика в матрице. Я хотел бы иметь только одну универсальную легенду для всего сюжета. Как я могу это сделать? Любая помощь приветствуется.

2 ответа

Решение

Я работаю над чем-то похожим, я бы выбрал такой подход,

  1. Убедитесь, что легенды установлены на "ИСТИНА" в ggpairs вызов функции
  2. Теперь итерируйте по вспомогательным участкам в матрице графиков и удалите легенды для каждого из них и просто оставьте один из них, так как все плотности построены в одном столбце.

    colIdx <- c(3,5,6,7)
    
    for (i in 1:length(colIdx)) {
    
      # Address only the diagonal elements
      # Get plot out of matrix
      inner <- getPlot(p, i, i);
    
      # Add any ggplot2 settings you want (blank grid here)
      inner <- inner + theme(panel.grid = element_blank()) +
        theme(axis.text.x = element_blank())
    
      # Put it back into the matrix
      p <- putPlot(p, inner, i, i)
    
      for (j in 1:length(colIdx)){
        if((i==1 & j==1)){
    
          # Move legend right
          inner <- getPlot(p, i, j)
          inner <- inner + theme(legend.position=c(length(colIdx)-0.25,0.50)) 
          p <- putPlot(p, inner, i, j)
        }
        else{
    
          # Delete legend
          inner <- getPlot(p, i, j)
          inner <- inner + theme(legend.position="none")
          p <- putPlot(p, inner, i, j)
        }
      }
    }
    

Надеюсь, кто-то покажет, как это можно сделать с ggpairs(...), Я бы хотел увидеть это сам. До тех пор, вот решение, которое не использует ggpairs(...)а ванильный ggplot с гранями.

library(ggplot2)
library(reshape2)   # for melt(...)
library(plyr)       # for .(...)
library(data.table)

xx <- with(df, data.table(id=1:nrow(df), group=Region, df[,c(3,5,6,7)]))
yy <- melt(xx,id=1:2, variable.name="H", value.name="xval")
setkey(yy,id,group)
ww <- yy[,list(V=H,yval=xval),key="id,group"]
zz <- yy[ww,allow.cartesian=T]
setkey(zz,H,V,group)
zz <- zz[,list(id, group, xval, yval, min.x=min(xval),min.y=min(yval),
               range.x=diff(range(xval)),range.y=diff(range(yval))),by="H,V"]
d  <- zz[H==V,list(x=density(xval)$x,
                   y=min.y+range.y*density(xval)$y/max(density(xval)$y)),
         by="H,V,group"]
ggplot(zz)+
  geom_point(subset= .(xtfrm(H)<xtfrm(V)), 
             aes(x=xval, y=yval, color=factor(group)), 
             size=3, alpha=0.5)+
  geom_line(subset= .(H==V), data=d, aes(x=x, y=y, color=factor(group)))+
  facet_grid(V~H, scales="free")+
  scale_color_discrete(name="Region")+
  labs(x="", y="")

Основная идея заключается в melt(...) ваш df в правильный формат для ggplot (xx), сделайте две копии (yy а также ww) и запустить декартово объединение на основе id а также group (Вот, id это просто номер строки и group это Region переменная), чтобы создать zz, Нам нужно рассчитать и масштабировать плотности извне (в таблице данных d). Несмотря на все это, он все еще работает быстрее, чем ggpairs(...),

Другие вопросы по тегам