在图子图中合并图例

如何解决在图子图中合并图例

我有几组，每组中有几类我测量了连续值：

set.seed(1)

df <- data.frame(value = c(rnorm(100,1,1),rnorm(100,2,3,1)),class = c(rep("c1",100),rep("c2",rep("c3",rep("c4",rep("c1",100)),group = c(rep("g1",300),rep("g2",rep("g3",300)))

df$class <- factor(df$class,levels =c("c1","c2","c3","c4"))
df$group <- factor(df$group,levels =c("g1","g2","g3"))

不是数据中的每个组都具有相同的类，或者不是每个组都具有所有类的子集。

我正在尝试为每个组生成R plotly密度曲线，并按类别进行颜色编码，然后使用plotly的{​​{ 1}}功能。

这就是我在做什么：

subplot

哪个给：

我要解决的问题是：

1. 图例仅出现一次（现在每组重复一次）合并所有类
2. 标题已出现在每个子图中，而不仅仅是现在的最后一个图。 （我知道我可以简单地将组名作为x轴标题，但我宁愿节省空间，因为实际上我有3个以上的组）

解决方法

使用plot_ly()有点棘手，至少如果您想坚持使用color参数从数据中生成多条迹线。

您需要在考虑类变量的情况下定义legendgroup。 legendgroup不会将图例项合并为一个（只是将它们分组）。

为避免图例中出现重复的条目，您需要为要隐藏的与图例有关的迹线设置showlegend = FALSE。

由于事实，您没有使用循环（或lapply）来创建子图的单个迹线，所以在生成图时，我们无法控制每个迹线的可见性（通过上述{{1 }}参数-我们可以隐藏或显示color调用的所有迹线-通过plot_ly我们可以分别控制每个迹线）。因此，我仅为第一个图设置add_trace并强制其通过虚拟数据显示所有可用的类。请参阅以下内容：

showlegend = TRUE

另一种方法（避免虚拟数据变通方法）是在循环中（或通过lapply）创建每个跟踪，并根据项目的首次出现来控制其图例可见性。

此外，我认为应该可以使用set.seed(1) df <- data.frame(value = c(rnorm(100,1,1),rnorm(100,2,3,1)),class = c(rep("c1",100),rep("c2",rep("c3",rep("c4",rep("c1",100)),group = c(rep("g1",300),rep("g2",rep("g3",300))) df$class <- factor(df$class,levels =c("c1","c2","c3","c4")) df$group <- factor(df$group,levels =c("g1","g2","g3")) library(dplyr) library(ggplot2) library(plotly) plot.list <- lapply(c("g1","g3"),function(g){ density.df <- do.call(rbind,lapply(unique(dplyr::filter(df,group == g)$class),function(l) ggplot_build(ggplot(dplyr::filter(df,group == g & class == l),aes(x=value))+geom_density(adjust=1,colour="#A9A9A9"))$data[[1]] %>% dplyr::select(x,y) %>% dplyr::mutate(class = l))) p <- plot_ly(data = density.df,x = ~x,y = ~y,type = 'scatter',mode = 'lines',color = ~class,legendgroup = ~class,showlegend = FALSE) %>% layout(xaxis = list(zeroline = F),yaxis = list(zeroline = FALSE)) %>% add_annotations( text = g,x = 0.5,y = 1.1,yref = "paper",xref = "paper",xanchor = "middle",yanchor = "top",showarrow = FALSE,font = list(size = 15) ) if(g == "g1"){ dummy_df <- data.frame(class = unique(df$class)) dummy_df$x <- density.df$x[1] dummy_df$y <- density.df$y[1] p <- add_trace(p,data = dummy_df,type = "scatter",mode = "lines",showlegend = TRUE,hoverinfo = 'none') } p }) subplot(plot.list,nrows = length(plot.list),shareX = TRUE) 控制图例项目的可见性。但是，我目前无法控制单个跟踪。我提出了一个问题here。

关于子图的标题，请参见this。

,

您可以使用以下代码

library(tidyverse)
library(plotly)

ggplotly(
  ggplot(df,aes(x=value,col = class)) + 
  geom_density(adjust=1) + 
  facet_wrap(~group,ncol = 1) +
    theme_minimal() + 
    theme(legend.position = 'top')
)

这给了我下面的情节