ggplot2图例间距如何四改

时间: 2025-01-22 20:14:01 浏览: 116
### 修改 `ggplot2` 图例间距 在 `ggplot2` 中,默认情况下图例的布局和样式是由主题设置控制的。为了调整图例项之间的间距,可以使用 `theme()` 函数中的参数来定制这些属性。 对于垂直方向上的图例外边距以及内部项目间的距离,可以通过如下方式实现: - 使用 `legend.spacing.y` 来改变图例条目上下间隔的高度。 - 利用 `legend.key.size` 设置单个图例键大小从而间接影响整体紧凑度。 - 调整 `legend.margin` 可以更改图例周围的空间量。 以下是具体的代码实例展示如何操作上述提到的各项参数: ```r library(ggplot2) # 创建样本数据框用于绘图 df <- data.frame( x = rnorm(100), y = rnorm(100), color = factor(rbinom(100, 1, 0.5)), size = runif(100) ) p <- ggplot(df, aes(x = x, y = y, color = color, size = size)) + geom_point() + scale_color_manual(values = c("#E41A1C", "#377EB8")) + guides(size = guide_legend(title.hjust = 0.5)) # 应用自定义的主题选项以调整图例间距 p + theme( legend.position = "right", legend.direction = "vertical", legend.box.just = "center", # 控制图例之间竖直方向的距离 legend.spacing.y = unit(-0.1, 'cm'), # 改变图例内元素尺寸 legend.key.size = unit(1, 'lines'), # 增加或减少图例外部空白区域宽度 legend.margin = margin(t = 0, r = 10, b = 0, l = 10) )[^1] ``` 通过这种方式能够有效地微调图表中图例部分与其他组件间的关系,使得最终呈现效果更加美观合理。
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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

library(sf) library(ggplot2) library(dplyr) # 添加dplyr包用于数据合并 library(ggspatial) # 新增指北针依赖包 library(xlsx) # 读取Excel文件 # 读取地理数据 china_data <- st_read("C:/Users/DELL/Desktop/RMap/China/China1.geojson")%>% st_make_valid() %>% st_transform(4326) # 确保使用WGS84坐标系 # 数据读取与预处理 ---------------------------------------------------------- # 从Excel读取数据(注意修改文件路径) workbook <- "C:/Users/DELL/Desktop/RXlsx/Map/G2Map.xlsx" excelMap <- read.xlsx(workbook, 1) # 读取第一个工作表 head(excelMap) # 查看地理数据中的省份名称(关键步骤:确认名称匹配) #unique(china_data$name) # 假设地理数据中"name"列存储省份名称 # 创建示例数据(确保名称与地理数据完全一致) province_data <- data.frame( Province=excelMap$Province1, aGraph=excelMap$aGraph2004 #dGraph=excelMap$dGraph )%>% na.omit() # 删除包含缺失值的行 province_data # 合并地理数据与属性数据 merged_data <- china_data %>% left_join(province_data, by = c("fullname" = "Province")) # 按省份名称匹配 merged_data # 创建分级填色地图 mainplot <- ggplot() + # 绘制地理要素并用value值填充颜色 geom_sf( data = merged_data, aes(fill = aGraph) ) + #渐变配色 scale_fill_gradientn( name = "指标值", colors = c( "#008B00", "#47fd1c", "#a3fe48", "#feb248", "#fe8748", "#fe7048", "#fe6048" ), limits = c(-1, 1.5), values = scales::rescale(c(-1, -0.8,-0.4,-0.2,0,0.1,0.2, 0.4,0.8, 1.5)), # 非线性映射 na.value = "gray90", # guide = guide_colorbar( # nbin = 200, # 提升颜色过渡平滑度 # barheight = unit(3, "cm"), # 加长图例便于观察渐变 # barwidth = unit(0.8, "cm") # ) ) + #范围颜色配色 # 添加坐标系统及经纬度刻度 coord_sf() + scale_x_continuous( breaks = seq(80, 130, by = 10), # 经度刻度范围及间隔 labels = function(x) paste0(x, "°E") ) + scale_y_continuous( breaks = seq(20, 50, by = 5), # 纬度刻度范围及间隔 labels = function(x) paste0(x, "°N") ) + # 添加标题和调整样式 labs(title = "a图 上升阶段年均变化量地图", x = "Longitude", y = "Latitude" # 新增Y轴标签 ) + theme_void() + # 使用空白主题(移除坐标轴等) theme( plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 16), # 标题居中 legend.position = "right" , # 图例位置right #panel.grid.major = element_line(color = "gray80", linetype = "dashed"), # 经纬度网格线 panel.border = element_rect(color = "black", fill = NA, size = 1), # 地图外边框 axis.text = element_text( color = "black", size = 15, face = "bold" # 粗体显示 ) , # 坐标轴文字样式 # 新增刻度线设置 axis.ticks = element_line(color = "black", size = 0.5), # 刻度线颜色和粗细 axis.ticks.length = unit(0.2, "cm"), # 刻度线长度 axis.text.x = element_text(margin = margin(t = 2.5)), # X轴文字与刻度间距 axis.text.y = element_text(margin = margin(r = 2.5)), # Y轴文字与刻度间距 # 新增Y轴标题设置 axis.title.y = element_text( angle = 90, # 保持垂直方向 margin = margin(r = 10), # 右侧留白10pt size = 12, # 字体大小 face = "bold" # 粗体显示 ), axis.title.x = element_text( angle = 0, # 保持垂直方向 margin = margin(r = 10), # 右侧留白10pt size = 12, # 字体大小 face = "bold" # 粗体显示 ) ) print(mainplot) 修改和优化上述代码的图例,使其横向,图例标题位于右侧,整个图例位于图中的左下角

library(sf) library(ggplot2) library(dplyr) library(ggspatial) library(xlsx) # 读取地理数据 china_data <- st_read("C:/Users/DELL/Desktop/RMap/China/China1.geojson")%>% st_make_valid() %>% st_transform(4326) # 确保使用WGS84坐标系 # 读取Excel数据 workbook <- "C:/Users/DELL/Desktop/RXlsx/Map/G2Map.xlsx" excelMap <- read.xlsx(workbook, 1) # 创建示例数据 province_data <- data.frame( Province = excelMap$Province1, aGraph = excelMap$aGraph2004 ) %>% na.omit() # 合并数据 merged_data <- china_data %>% left_join(province_data, by = c("fullname" = "Province")) # 定义颜色和断点参数 -------------------------------------------------------- colors <- c( "#00441b", # [-0.2, -0.1) 深绿 "#238b45", # [-0.1, -0.05) 中绿 "#74c476", # [-0.05, 0) 浅绿 "#fb6a4a", # [0, 0.5) 浅红 <- 关键修正点 "#ef3b2c", # [0.5, 1) 中红 "#99000d" # [1, 1.5] 深红 ) breaks <- c(-0.2, -0.10, -0.05, 0, 0.5, 1, 1.5) # 7个断点形成6个区间 # 修改颜色定义方式 # color_mapping <- data.frame( # from = c(-0.2, -0.1, -0.05, 0, 0.5, 1), # to = c(-0.1, -0.05, 0, 0.5, 1, 1.5), # color = c("#00441b", "#238b45", "#74c476", "#fb6a4a", "#ef3b2c", "#99000d") # ) # # # 生成动态颜色向量 # colors <- color_mapping$color # breaks <- unique(c(color_mapping$from, max(color_mapping$to))) # 创建地图 --------------------------------------------------------------- mainplot <- ggplot() + geom_sf( data = merged_data, aes(fill = aGraph) # 直接使用连续变量 ) + # 使用分步颜色标度 # scale_fill_stepsn( # name = "指标值", # colors = colors, # breaks = breaks, # limits = c(-0.2, 1.5), # 需要同步修改范围 # labels = scales::number_format(accuracy = 0.01), # 精确到小数点后2位 # guide = guide_colorsteps( # title.position = "top", # direction = "horizontal", # barwidth = unit(10, "cm"), # 加长颜色条 # show.limits = FALSE, # 显示极值标签 # ), # na.value = "#FFFFFF" # ) + scale_fill_stepsn( colors = colors, breaks = breaks, limits = c(-0.2, 1.5), labels = scales::number_format(accuracy = 0.01), # 新增关键参数 na.value = "#FFFFFF", # 强制采用左闭右开 right = FALSE, # 与cut()保持同步 # 精确控制颜色分配 #断点分配标准化 values = scales::rescale( c(-0.2, -0.1, -0.05, 0, 0.5, 1), to = c(0, 1) ), guide = guide_colorsteps( title.position = "right", direction = "horizontal", barwidth = unit(8, "cm"), # 加长颜色条 show.limits = TRUE, # 显示极值标签 ), ) + # 坐标系统及刻度 coord_sf() + scale_x_continuous( breaks = seq(80, 130, by = 10), labels = function(x) paste0(x, "°E") ) + scale_y_continuous( breaks = seq(20, 50, by = 5), labels = function(x) paste0(x, "°N") ) + # 调整主题样式 labs(title = "a图 上升阶段年均变化量地图") + theme_void() + theme( plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 16, face = "bold"), legend.position = "bottom", # 图例放在底部 legend.title = element_text(size = 12), legend.text = element_text(size = 10), panel.border = element_rect(color = "black", fill = NA, size = 1), axis.text = element_text(color = "black", size = 10, face = "bold") ) print(mainplot) 修改和优化上述代码的图例,1.要求图例为横向,标题位于位于右侧中间位置,此代码中图例标题位置偏下;2.把图例放置图中左下角

帮我添加一个模型拟合效果图的代码,并且图中需要有回归方程,还有点的图例,让他像sci文章里的回归方程图一样,### 1. 加载包与检查环境 if (!require("mgcv")) install.packages("mgcv") # 确保mgcv包已安装 library(mgcv) ### 2. 数据读取与预处理 # 读取数据(注意文件路径和编码) tryCatch( { data <- read.csv("C:/Users/Administrator/Desktop/08102710001.csv", header = TRUE, fileEncoding = "UTF-8") cat("数据读取成功!\n") }, error = function(e) { stop("文件读取失败,请检查路径或文件名是否为0810.csv") } ) # 检查关键变量是否存在 required_vars <- c("LST_0810", "TEM", "BD", "water", "green", "RD", "JZ", "road_DIST", "NDVI", "water_DIST", "Green_DIST") if (!all(required_vars %in% colnames(data))) { stop("数据列名缺失或与TEM/BD/RD不匹配") } # 删除缺失值(按需替换为插补方法) data_clean <- na.omit(data) cat("删除缺失值后剩余", nrow(data_clean), "条有效数据\n") library(ggplot2) ggplot(data, aes(x=LST_0810)) + geom_histogram(bins=30, fill="skyblue") + theme_bw() ### 3. 构建GAM模型 # 全变量平滑模型(默认自由度) model <- gam( TEM ~ s(LST_0810) + s(BD) + s(road_DIST) + s(water_DIST) + s(NDVI) + s(RD) + s(green) + s(JZ) + s(water) + s(Green_DIST), # 所有自变量施加平滑 data = data_clean, method = "REML", # 推荐参数估计方法 family = gaussian() # 适用于连续型因变量 ) ### 4. 模型诊断与解读 # 模型摘要(关注显著性和解释力) cat("----- 模型摘要 -----\n") print(summary(model)) # 诊断残差与模型假设(需观察图形是否合理) cat("\n----- 模型诊断 -----\n") gam.check(model) ### 5. 可视化效应曲线 # 生成各变量的平滑效应图(含残差) cat("\n----- 效应可视化 -----\n") par(mfrow = c(2, 2)) # 设置2x2画布 plot(model, pages = 1, residuals = TRUE, all.terms = TRUE) par(mfrow = c(1, 1)) # 恢复默认画布

library(sf) library(ggplot2) library(dplyr) library(ggspatial) library(xlsx) # 读取地理数据 china_data <- st_read("C:/Users/DELL/Desktop/RMap/China/China1.geojson")%>% st_make_valid() %>% st_transform(4326) # 确保使用WGS84坐标系 # 读取Excel数据 workbook <- "C:/Users/DELL/Desktop/RXlsx/Map/G2Map.xlsx" excelMap <- read.xlsx(workbook, 1) # 创建示例数据 province_data <- data.frame( Province=excelMap$Province1, aGraph=excelMap$aGraph2004 )%>% na.omit() # 合并数据 merged_data <- china_data %>% left_join(province_data, by = c("fullname" = "Province")) # 自定义颜色和断点 -------------------------------------------------------- # 定义6个颜色(3绿渐变+3红渐变) colors <- c( "#00441b", # 深绿 "#238b45", # 中绿 "#74c476", # 浅绿 "#fb6a4a", # 浅红 "#ef3b2c", # 中红 "#99000d" # 深红 ) # 定义7个断点形成6个区间(覆盖原limits范围-1到2) breaks <- c(-0.2,-0.1,-0.05, 0, 0.5, 1 ,1.5) # 定义区间标签(显示为范围) labels <- c( "-0.2 ~ -0.1", "-0.1 ~ -0.05", "-0.05 ~ 0", "0 ~ 0.5", "0.5 ~ 1", "1 ~ 1.5" ) # 将连续变量离散化为因子 merged_data1 <- merged_data %>% mutate( aGraph_discrete = cut( aGraph, breaks = breaks, labels = labels, include.lowest = TRUE, right = FALSE # 区间为左闭右开 ) ) # 绘制地图 --------------------------------------------------------------- mainplot <- ggplot() + geom_sf( data = merged_data1, aes(fill = aGraph_discrete) # 使用离散化后的变量 ) + # 使用手动颜色标度 scale_fill_manual( name = "指标值", values = setNames(colors, labels), # 确保颜色与标签对应 na.value = "gray90", drop = FALSE # 显示所有颜色区间 ) + # 坐标系统及刻度 coord_sf() + scale_x_continuous( breaks = seq(80, 130, by = 10), labels = function(x) paste0(x, "°E") ) + scale_y_continuous( breaks = seq(20, 50, by = 5), labels = function(x) paste0(x, "°N") ) + # 标题和样式 labs(title = "a图 上升阶段年均变化量地图", x = "Longitude", y = "Latitude") + theme_void() + theme( plot.title = element_text(hjust = 0.5, size = 16), legend.position = "right", panel.border = element_rect(color = "black", fill = NA, size = 1), axis.text = element_text(color = "black", size = 15, face = "bold"), axis.ticks = element_line(color = "black", size = 0.5), axis.ticks.length = unit(0.2, "cm"), axis.title.y = element_text(angle = 90, margin = margin(r = 10)), axis.title.x = element_text(margin = margin(t = 10)) ) print(mainplot) 修改上述代码的图例为分块合并在一起的横向排列,并标明分界位置的数值

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嵌入式环境监测设计

<think>嗯,用户这次明确提出了关于嵌入式环境监测系统的设计需求,看来是想了解具体的技术方案和实现细节。从ta的提问方式看,应该是工程技术人员或相关专业学生,需要实际可落地的技术参考。我注意到用户特别强调要参考之前的对话,但当前对话历史中并没有相关讨论。用户提到的“嵌入式系统环境监测设计方案实现”这几个关键词非常聚焦,说明ta需要的是硬核技术方案而不是概念介绍。这种需求通常出现在课程设计、项目立项或产品研发前期阶段。关于嵌入式环境监测系统,核心难点在于如何平衡实时性、低功耗和成本控制。在设计方案中需要重点考虑三点:首先是传感器选型,不同环境参数需要不同精度的传感器;其次是通讯方式的选择,短