只有一个类别的 ggplot2 图例/只有形状没有比例

Question

如何让图例的一部分只有一个类别？我试图弄乱 override.aes 但没有成功。或者，所需的输出可以被视为只有形状但没有比例的图例。

ggplot(iris) +
  geom_point(aes(x=Sepal.Width, y=Sepal.Length, color=Species, size=Sepal.Length))+
  scale_size_continuous("Legend with \n only 1 circle ",range = c(5,10))+
  guides(size = guide_legend( override.aes=list(range=  c(1,5))))

product I am trying to get to:

类型的说明

点已按比例缩放，但图例未报告比例。

Answer 1

只需在秤中创建一个 break。您也可以为其添加自定义标签（此处为 ""）。您还可以使用您选择的中断来控制图例中点的大小。

那里有 scale_color_discrete() 线，否则 1 点的图例将位于顶部，而不是您想要的图片中的内容。

require(ggplot2)
g <- ggplot(iris) + geom_point(aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length,
                                   color = Species, size = Sepal.Length)) +
  scale_color_discrete(name = "Color") +
  scale_size_continuous(name = "Legend with \n only 1 circle",
                        breaks = 5, labels = "")

Answer 2

虽然@choff 解决方案是我给出的示例的最佳解决方案，但我最终使用的解决方案略有不同，因为我需要控制圆圈的范围大小。

ggplot(iris) +
  geom_point(aes(x=Sepal.Width, y=Sepal.Length, color=Species, size=Sepal.Length))+
  scale_size_continuous("Legend with \n only 1 circle ",range = c(5,10), labels=c("","","","",""))+
  guides(size =guide_legend( override.aes=list(size=c(4,0,0)))) +
  theme(legend.key = element_blank())

Answer 3

从您的目标地图来看，您似乎希望图例按颜色和形状分隔图表符号。大小仅用于设置符号的大小。此外，您的数据可能会有一个单独的列，分别代表有投资的国家和没有投资的国家。因此，我们可以向 iris 添加一列，用两个值分隔行，将颜色和形状映射到该列，然后在单个组合图例中显示这两种美学的图例。代码如下：

sp <- ggplot(transform(iris, Flower_size = ifelse(Petal.Width < 1, "Small Flower","Big Flower"))) 
sp <- sp + geom_point(aes(x=Sepal.Width, y=Sepal.Length, fill=Flower_size, shape=Flower_size, size=Sepal.Length), colour=NA)
sp <- sp + scale_size_continuous(range = c(4,7))
sp <- sp + scale_shape_manual(values=c(21, 22))
sp <- sp + scale_fill_manual(values=c("grey", "orange"))
sp <- sp + labs(fill="", shape="")
sp <- sp + guides(size=FALSE, fill=guide_legend(override.aes=list(size=7)))
sp <- sp + theme(legend.text=element_text(size=12)) 
 plot(sp)

只有一个类别的 ggplot2 图例/只有形状没有比例

ggplot2 legend with only one category / with only the shape and no scale

maps

r

ggplot2