R:ensuring 图例颜色与定义的颜色匹配

Question

我正在使用 R 编程语言。使用著名的 Iris 数据集，我创建了以下图：

require(MASS)
cols = c('red', 'green', 'blue')
parcoord(iris[ ,-5], col = cols[iris$Species])

从这里开始，我尝试添加一个图例：

legend("topright", c("setosa", "versicolor", "virginica"), lwd = 2, col = iris$Species, bty = "n")

如何确保图例颜色与图表上的颜色实际匹配？ R 会自动执行此操作吗？

谢谢

Answer 1

这里，iris的Species列是一个因子（试试运行宁class(iris$Species)）。如果你然后运行 levels(iris$Species)，你会看到级别的顺序是 setosa versicolor virginica.

如果将此因子转换为整数值（尝试 as.integer(iris$Species)），您将看到 setosa = 1、versicolor = 2 和 virginica = 3. 当您将 cols[iris$Species] 作为参数传递给 parcoord() 时，您正在使用该因子作为索引，R 会自动将其转换为整数向量。因此，setosa 将映射到 cols 的第一个元素，即 'red'，依此类推。

请看下面：

require(MASS)
cols = c('red', 'green', 'blue')
parcoord(iris[ ,-5], col = cols[iris$Species])
legend("topright", levels(iris$Species), lwd = 2, col = cols, inset = 0.05)

这将产生以下情节：

虽然基本 R 图形可能足以满足您的用例，但我强烈建议探索 ggplot2 包以获得更高级和可自定义的图形。

Answer 2

iris$Species 是一个具有 3 个（整数）级别和关联名称的因子：

require(MASS)
str(iris$Species)
#>  Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

因此，使用 cols[iris$Species] 根据因子水平分配颜色，setosa 是第一个（红色），依此类推。

您可以重新调整因子，这会影响颜色与物种的关联并更改颜色（setosa 为 2，因此为绿色），以证明此效果：

iris$Species <- relevel(iris$Species, "versicolor")
str(iris$Species)
#>  Factor w/ 3 levels "versicolor","setosa",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...

图例仅显示 3 个名称和颜色，因此您可以使用因子水平和相关名称来确保它们匹配。由于我们在这里更改了顺序，因此我们得到了：

require(MASS)
cols = c('red', 'green', 'blue')
iris$Species <- relevel(iris$Species, "versicolor")
parcoord(iris[ ,-5], col = cols[iris$Species])
legend("top", levels(iris$Species), lwd = 2, col = cols, bty = "n")

^{由 reprex package (v0.3.0)}

于 2021 年 1 月 22 日创建

R:ensuring 图例颜色与定义的颜色匹配

R:ensuring legend colors match the defined colors

plot

r

data-visualization

legend