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如何添加纹理来填充ggplot2中的颜色？

分类: 技术问答 • 2022-04-06 14:23:06

如何添加纹理来填充ggplot2中的颜色？

问题描述：

我目前使用scale_brewer()进行填充，这些颜色看起来非常漂亮（在屏幕上和通过彩色打印机），但在使用黑白打印机时可以相当均匀地以灰色打印。我搜索了在线ggplot2文档，但没有看到任何有关添加纹理来填充颜色的信息。有没有官方ggplot2的方式来做到这一点，或有没有人有他们使用的黑客？通过纹理我的意思是像黑色和白色打印时区分填充颜色的对角线条，反向对角线条，点图案等。如何添加纹理来填充ggplot2中的颜色？

+0

[底层网格问题的gridSVG解决方案]（http://stackoverflow.com/questions/26110160/how-to-apply-cross-hatching-to-a-polygon-using-the-grid-graphical-系统/ 26110400＃26110400） – baptiste 2014-10-06 10:59:19

答

ggplot可以使用colorbrewer调色板。其中一些是“影印”友好的。所以玛贝这样的事情会对你有用吗？

ggplot(diamonds, aes(x=cut, y=price, group=cut))+ 
geom_boxplot(aes(fill=cut))+scale_fill_brewer(palette="OrRd")
在这种情况下OrRd

是在网页在ColorBrewer发现的调色板：http://colorbrewer2.org/

影印友好：这表明 给定的颜色方案将 承受黑白影印 。发散计划 不能成功复印。 亮度差异应该是 保留序列计划。

答

目前不可能，因为网格（ggplot2用于执行实际绘图的图形系统）不支持纹理。抱歉!

+38

是否有计划将gridextra作为依赖添加以获得此功能？ – russellpierce 2013-02-03 02:44:11

答

嘿人这里有一个凌晨黑客工具，在一个非常基本的方式解决了质地问题：

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

编辑：我终于找到时间给这个技巧，可以让一个简单的例子ggplot2中至少有3种基本模式。代码：

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")

产生以下：

enter image description here

它不是超级靓，但它是我能想到的唯一解决方案。

可以看出我产生了一些非常基本的数据。为了获得垂直线，我只需创建一个数据框来包含我想要添加垂直线的变量，并多次重绘图形边框，从而每次减小宽度。

对于水平线也做了类似的事情，但是每次重绘都需要一个新的数据帧，我从与感兴趣的变量相关的值中减去了一个值（在我的示例中为'5'）。有效降低酒吧的高度。这很难实现，可能会有更简化的方法，但这说明了如何实现。

网格模式是两者的组合。首先绘制垂直线，然后将fill的水平线设置为fill='transparent'，以确保垂直线不会被拉伸。

直到有一个模式更新，我希望你们有些人觉得这很有用。

编辑2：也可以添加

此外对角线图案。我添加一个额外的变量，以该数据帧：

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

然后创建了一个新的数据帧，以保持坐标为对角线：

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" 
)

从那里我加入geom_paths到ggplot以上与每个一个调用不同的坐标和在所期望的杆绘制线：

+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")

这导致以下：

enter image description here

因为我没有得到完美线条弯角投入太多的时间和间隔，但是这应该作为一个概念证明这是一个有点草率。

显然这些线可以倾斜相反的方向，并且还有对角线啮合的空间，就像水平和垂直啮合一样。

我认为这就是我可以在模式方面提供的所有东西。希望有人能找到它的用途。

编辑3：着名的遗言。我提出了另一种模式选项。这次使用geom_jitter。

我再次加入另外的变量数据帧：

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

我下令我希望如何呈现每个图案：

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

接着我创建一列包含具有相关联的数在x轴上的预期目标栏：

Example.Data$Bubbles <- 2

后面跟着要包含的列在上的“气泡”的y轴上的位置：

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)

最后我添加geom_jitter S到ggplot以上使用新的列用于定位和重新使用“点”以改变的大小的'泡泡：

+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)

每个地块运行抖动位置上的时间‘泡’不同，但这里是更好的输出，我有一个：

enter image description here

有时候，“气泡”会在边界外抖动。如果发生这种情况，可以重新运行或者直接以较大尺寸导出如果你愿意，可以在y轴上的每个增量上绘制更多的气泡，这将填充更多的空白空间。

最多可以构成7种模式（如果您包含可以在ggplot中进行攻击的相反倾斜对角线和两者的对角线网格）。

如果有人能想到一些，请随时提出建议。

编辑4：我一直在使用包装函数来自动化ggplot2中的阴影/图案。我会发布一个链接一旦我扩展功能，允许在facet_grid地块等。这里是一个与功能的输入输出的酒吧情节简单作为一个例子模式：

enter image description here

我会添加一个最后一次编辑，我有功能可以共享。

编辑5：Here's a link到函数EggHatch，我写了使向geom_bar图添加模式的过程更容易一些。

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