Wie füge ich Texturen hinzu, um Farben in ggplot2 zu füllen?

Question

Ich benutze derzeit scale_brewer() für die Füllung und diese sehen schön in Farbe (auf dem Bildschirm und über Farbdrucker), aber drucken Sie relativ gleichmäßig wie Grautöne, wenn Sie einen Schwarz-Weiß-Drucker verwenden. Ich suchte die Online-Dokumentation ggplot2, aber sah nichts über das Hinzufügen von Texturen, um Farben zu füllen. Gibt es eine offizielle ggplot2 Möglichkeit, dies zu tun oder hat jemand einen Hack, den sie verwenden? Mit Texturen meine ich Dinge wie diagonale Balken, umgekehrte diagonale Balken, Punktmuster usw., die Füllfarben unterscheiden würden, wenn sie in Schwarz und Weiß gedruckt werden.

Answer 1

ggplot kann Farbbrauerpaletten verwenden. Einige davon sind "kopierbar" freundlich. Also wird etwas wie das für dich funktionieren?

ggplot(diamonds, aes(x=cut, y=price, group=cut))+ 
geom_boxplot(aes(fill=cut))+scale_fill_brewer(palette="OrRd") 

in diesem Fall OrRd ist eine Palette auf der ColorBrewer Webseite gefunden: http://colorbrewer2.org/

Fotofreundlich: Dies zeigt die ein bestimmtes Farbschema wird Kopier schwarz und weiß standhalten. Abweichende Schemata können nicht erfolgreich photokopiert werden. Unterschiede in der Helligkeit sollten mit sequentiellen Schemata erhalten bleiben.

Answer 2

Dies ist derzeit nicht möglich, da Grid (das Grafiksystem, das ggplot2 zum Zeichnen verwendet) keine Texturen unterstützt. Es tut uns leid!

Answer 3

Hey Leute hier ist ein kleines Hack, der die Textur Problem in einer sehr einfachen Art und Weise adressiert:

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

EDIT: Ich habe endlich Zeit, um ein kurzes Beispiel für diesen Hack zu geben, erlaubt mindestens 3 Arten von Grundmustern in ggplot2. Der Code:

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") 

Produziert dies:

Es ist nicht super schön, aber es ist die einzige Lösung, die ich auf denken.

Wie ich sehen kann, erstelle ich einige sehr grundlegende Daten. Um die vertikalen Linien zu erhalten, erstelle ich einfach einen Datenrahmen, der die Variable enthält, der ich vertikale Linien hinzufügen wollte, und zeichne die Graphikrahmen mehrfach neu, wobei ich die Breite jedes Mal reduziere.

Eine ähnliche Sache wird für die horizontalen Linien gemacht, aber ein neuer Datenrahmen wird für jeden Neuaufbau benötigt, wo ich einen Wert (in meinem Beispiel '5') von dem Wert abgezogen habe, der mit der interessierenden Variable verbunden ist. Verringern Sie effektiv die Höhe der Stange. Dies ist klobig zu erreichen und es gibt möglicherweise rationellere Ansätze, aber dies veranschaulicht, wie es erreicht werden kann.

Das Maschenmuster ist eine Kombination aus beidem. Zeichnen Sie zuerst die vertikalen Linien und fügen Sie dann die horizontalen Linien fill als fill='transparent' hinzu, um sicherzustellen, dass die vertikalen Linien nicht übergezogen werden.

Bis es eine Musteraktualisierung gibt, hoffe ich, dass einige von Ihnen das nützlich finden.

EDIT 2:

Zusätzlich diagonale Muster können ebenfalls hinzugefügt werden. Ich habe eine zusätzliche Variable zu dem Datenrahmen:

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

Dann hat ich einen neuen Datenrahmen geschaffen Koordinaten für die diagonalen Linien zu halten:

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" 
) 

Von dort I geom_paths oben mit jeweils das ggplot hinzugefügt eine unterschiedliche Koordinaten und zeichnen der Linien über der gewünschten bar Aufruf:

+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") 

Dies führt zu den folgenden:

Es ist ein bisschen schlampig, da ich nicht zu viel Zeit investieren, haben die Linien perfekt gewinkelt und mit Abstand in immer, aber dies sollte als Proof of Concept dienen.

Offensichtlich können sich die Linien in die entgegengesetzte Richtung neigen, und es gibt auch Raum für diagonales Ineinandergreifen ähnlich dem horizontalen und vertikalen Ineinandergreifen.

Ich denke, das ist alles, was ich auf der Musterfront anbieten kann. Hoffe jemand kann einen Nutzen dafür finden.

EDIT 3: Berühmte letzte Worte. Ich habe mir eine andere Musteroption ausgedacht. Diesmal mit geom_jitter.

Wieder habe ich eine weitere Variable in den Datenrahmen:

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

Und ich bestellte, wie ich jedes Muster präsentiert wollte:

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

Next ich eine Spalte erstellt mit der die Nummer zugeordnet enthalten Soll-Zielbalken auf der X-Achse:

Example.Data$Bubbles <- 2 

Gefolgt von Spalten zu conta in den Positionen auf der y-Achse der ‚Blase‘:

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) 

Schließlich fügte ich geom_jitter s zum ggplot über den neuen Spalt für die Positionierung und das Wiederverwenden ‚Punkte‘ verwendet zu variieren 'die Größe des Blasen:

+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) 

Jedes Mal, wenn der Plot der Jitter-Positionen ausgeführt wird, die ‚‘ anders Blasen aber hier eine der schöneren Ausgänge ich hatte:

Manchmal werden die "Blasen" außerhalb der Grenzen jittern. Wenn dies passiert, wiederholen Sie den Vorgang oder exportieren Sie einfach in größeren Dimensionen. Weitere Blasen können auf jedem Inkrement auf der y-Achse aufgetragen werden, was mehr Leerraum füllt, wenn Sie dies wünschen.

Das macht bis zu 7 Muster (wenn Sie entgegengesetzte lehnende diagonale Linien und Diagonalgitter von beiden einschließen), die in ggplot gehackt werden können.

Fühlen Sie bitte sich frei, mehr vorzuschlagen, wenn jemand an etwas denken kann.

EDIT 4: Ich habe an einer Wrapper-Funktion gearbeitet, um Schraffur/Muster in ggplot2 zu automatisieren. Ich werde einen Link, sobald ich die Funktion erweitert haben Muster in facet_grid Plots zu ermöglichen, usw. Hier ist ein Ausgang mit dem Funktionseingang für einen einfachen Plot von Bars als Beispiel:

Ich werde füge eine letzte Bearbeitung hinzu, sobald ich die Funktion bereit habe, sie zu teilen.

EDIT 5: Here's a link an die Funktion EggHatch, die ich geschrieben habe, um den Prozess des Hinzufügens von Mustern zu geom_bar-Plots ein wenig einfacher zu machen.