使用ggplot2绘制线图，手动线/填充颜色独立于组审美
Similarity90SUM<- summarySEwithin(Day90, measurevar="Similarity", betweenvars=c("Condition","Study"),withinvars=c("Family"), idvar="Male_Num",na.rm=TRUE)
ggplot(Similarity90SUM, aes(x=Condition, y=Similarity, group=Family),colour=Study) +
geom_line() +
geom_point(shape=19, size=2)+
scale_colour_manual(values=c("blue","darkgreen"))
不幸的是，情节中的所有线条都是黑色的，而不是蓝色和绿色（对不起，我不能发布图像）。
我认为这个问题源于这样一个事实，即用于group和color的变量是不同的，因为如果我在aes（）中包含colour=study，那么我会得到错误消息：“error：美学必须是长度1，或者是与dataproblems相同的长度：condition,simplarity,family”。任何建议都会有帮助的！我肯定有一些相对简单的方法，我只是不知道。提前谢谢！
dput(Similarity90SUM)
structure(list(Condition= structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("Control",
"AVT", "MC"), class = "factor"), Study = structure(c(1L, 1L,
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L
), .Label = c("Study 1", "Study 2"), class = "factor"), Family = structure(c(7L,
19L, 20L, 21L, 1L, 4L, 5L, 8L, 12L, 17L, 3L, 6L, 18L, 19L, 22L,
1L, 4L, 5L, 8L, 12L, 17L, 6L, 7L, 10L, 13L, 14L, 18L, 19L, 20L,
1L, 4L, 5L, 12L, 17L), .Label = c("1", "150-2", "150-8", "2",
"3", "34-4", "34-8", "4", "48-1", "48-2", "48-6", "5", "54-1",
"54-5", "54-8", "6", "7", "79-2", "79-4", "87-4", "87-6", "87-8"
), class = "factor"), N = c(1, 1, 1, 1, 10, 9, 10, 10, 10, 4,
1, 1, 1, 2, 1, 10, 4, 7, 7, 10, 10, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 9,
10, 10, 10, 9), Similarity = c(73, 89, 80, 91, 93.3, 80.3333333333333,
46.1, 90.4, 81, 86.25, 62, 74, 75, 76.5, 66, 83.9, 79.75, 92.1428571428571,
68.7142857142857, 47.9, 91.2, 61, 76, 52, 41, 47, 60, 78, 61,
64.8888888888889, 49.1, 26.4, 44.3, 75), Similarity_norm = c(69.1437125748503,
69.1437125748503, 69.1437125748503, 69.1437125748503, 69.1437125748503,
69.1437125748503, 69.1437125748503, 69.1437125748503, 69.1437125748503,
69.1437125748503, 69.1437125748503, 69.1437125748503, 69.1437125748503,
69.1437125748503, 69.1437125748503, 69.1437125748503, 69.1437125748503,
69.1437125748503, 69.1437125748503, 69.1437125748503, 69.1437125748503,
69.1437125748503, 69.1437125748503, 69.1437125748503, 69.1437125748503,
69.1437125748503, 69.1437125748503, 69.1437125748503, 69.1437125748503,
69.1437125748503, 69.1437125748503, 69.1437125748503, 69.1437125748503,
69.1437125748503), sd = c(NA, NA, NA, NA, 2.68860027311079, 5.29375193259087,
8.29349206197309, 3.34980059423901, 5.68856645911677, 4.12599194422499,
NA, NA, NA, 0, NA, 4.13515065015422, 4.37253331823185, 4.63154911077632,
5.5344724669591, 4.58880625622207, 3.47264441877645, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, 10.5806302009727, 0.896200091036931,
7.30470602822113, 12.0629302291892, 3.02765035409749), se = c(NA,
NA, NA, NA, 0.850210058078086, 1.76458397753029, 2.62263246723613,
1.05929995851808, 1.79888266320481, 2.0629959721125, NA, NA,
NA, 0, NA, 1.30764945224135, 2.18626665911592, 1.75056101887093,
2.09183396935827, 1.4511079510892, 1.09814658672052, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3.52687673365756, 0.283403352692695,
2.3099508687141, 3.81463347799347, 1.00921678469916), ci = c(NA,
NA, NA, NA, 1.92330877276442, 4.06913794909986, 5.93280682114534,
2.39630298871351, 4.06935530160228, 6.56537390926458, NA, NA,
NA, 0, NA, 2.95810857481691, 6.95767625166843, 4.28346850322768,
5.11853333025038, 3.28263424554985, 2.48418016695222, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, 8.13299233216971, 0.641102924254807,
5.22547190337353, 8.62930044569276, 2.32725807883372)), .Names = c("Condition",
"Study", "Family", "N", "Similarity", "Similarity_norm", "sd",
"se", "ci"), row.names = c(NA, -34L), class = "data.frame")
共有1个答案
下面是你需要做的，我假设你比较相似度（y轴）和治疗（x轴）。正如@Gregor所说，在aes的调用中，你需要通过Color=study
您可以在ggplot调用或geom_line()层调用中传递它，在ggplot调用的aes中传递color=study。这将改变线和点的颜色（看图例）
ggplot(Similarity90SUM, aes(x=Treatment, y=Similarity, group=Family,colour=Study)) +
geom_line() +
geom_point(shape=19, size=2)+
scale_colour_manual(values=c("blue","darkgreen")) +
xlab("Condition") +theme_bw()
在geom_line调用中传递它以只更改线条的颜色（还要注意图例是如何更改的）
ggplot(Similarity90SUM, aes(x = Treatment, y = Similarity,
group = Family)) +
geom_line(aes(colour = Study)) +
geom_point(shape = 19, size = 2)+
scale_colour_manual(values = c("blue","darkgreen")) +
xlab("Condition") +theme_bw()
-
艺术离不开色彩，今天咱们来介绍一下填充颜色，体会一下色彩的魅力。 填充颜色主要分为两种： 基本颜色 渐变颜色（又分为线性渐变与径向渐变） 我们一个个来看。 填充基本颜色 Canvas fillStyle属性用来设置画布上形状的基本颜色和填充。fillStyle使用简单的颜色名称。这看起来非常简单，例如: context.fillStyle = "red"; 下面是出自 HTML4 规范的可用颜色
-
问题内容： 我正在尝试在Python中创建色轮，最好使用Matplotlib。以下工作正常： 但是，这种尝试有两个严重的缺点。 首先，当将结果图形保存为矢量（Figure_1.svg）时，色轮（按预期方式）由621种不同形状组成，分别对应于要绘制的不同（x，y）值。尽管结果看起来像个圆圈，但实际上并非如此。我非常希望使用一个实际的圆，该圆由一些路径点和它们之间的Bezier曲线定义，例如。在我看来
-
本文向大家介绍Android绘制动态折线图，包括了Android绘制动态折线图的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 所谓动态折线图，就是折线图能随着手指的滑动进行动态绘制，这里很定会产生动画效果。基于这个效果，这里使用SurfaceView进行制图。 实现步奏如下： (1): 这里新建一个绘图ChartView，继承SurfaceView并实现SurfaceHolder.Callback ,
-
问题内容： 我是Android开发的初学者，我正在上课。我的职责是将应用程序中的JSON数据显示为文本和图形。我正在使用Retrofit 2在一个活动中将其显示为文本，但是我在使用图形时遇到了问题，我不知道该怎么做（我仍在学习，到目前为止我所做的一切都是在帮助下来自教程）。 数据如下所示（这是一个示例）： 我已经找到了，但是我不确定下一步该怎么做。我应该用数据制作两个数组列表（如果答案是，怎么做？
-
我想创建一个包含三条线（男性、女性、未知）的折线图。这是我的数据示例： 是否有一个选项，在图中自动创建三行或我需要循环通过数据和创建三个跟踪自己？到目前为止，这是我的代码：
-
在本教程中，我们将介绍一些更多的自定义，比如颜色和线条填充。 我们要做的第一个改动是将plt.title更改为stock变量。 plt.title(stock) 现在，让我们来介绍一下如何更改标签颜色。 我们可以通过修改我们的轴对象来实现： ax1.xaxis.label.set_color('c') ax1.yaxis.label.set_color('r') 如果我们运行它，我们会看到标签改变