r - 自定义 ggplot 图例

更新考虑到OP的评论：

如果定义了美学color, fill, group, ... ，则该元素会自动添加到图例中。因此，类似的东西geom_line(aes(color = 'foo'))会产生一个名为foo的图例元素，但geom_line(color = 'black')不会。

library (ggplot2)
ExampleData = data.frame(t = 1:10, f = 1, Lower = 0.5, Upper = 1.5)

g <- ggplot(data = ExampleData, aes(x = t))

g <- g + geom_point(aes(y = f, color = "95% PI"), size = 0)
g <- g + geom_errorbar(aes(ymin = Lower, ymax = Upper, color = "95% PI"))
g <- g + geom_point(aes(y = f), color = "red")
g <- g + geom_line(aes(y = 0.75, color = "Threshold"))

g <- g + scale_colour_manual(values = c("95% PI"    = "black",
                                        "Threshold" = "green"),
                             guide = guide_legend(override.aes = list(
                               linetype = c('blank', 'solid'),
                               shape    = c('|',      NA),
                               size     = c(5,        0.5))))

g <- g + theme_bw()
g <- g + scale_x_continuous(name="Time", breaks = c(0, 5, 10))
g <- g + labs(title = "Example")
g <- g + labs(y = "Forecasts")

print(g)

这将产生如下输出：

为了得到图例中的垂直线，我添加了一个不可见的geom_point（大小为 0，原因见下文）。请注意，color美学已定义，因此图例将由该元素填充。要在固定y值和图例中添加水平线，最简单的方法是使用geom_line元素并设置color美学。最后，要显示红点并将其从图例中排除，您不得设置color美学。

g <- g + geom_point(aes(y = f, color = "95% PI"), size = 0)
g <- g + geom_errorbar(aes(ymin = Lower, ymax = Upper, color = "95% PI"))
g <- g + geom_line(aes(y = 0.75, color = "Threshold"))
g <- g + geom_point(aes(y = f), color = "red")

关于图例，要使用垂直条而不是水平条（默认），您可以使用 shape |。默认情况下这是一个相当小的形状（至少在我的计算机上），因此您可能需要稍微增加它的大小。您可以通过使用指南来做到这一点。注意geom_errorbar还是geom_segment没有属性。_ shape要使用形状而不是线条，您需要先添加不可见的geom_point。

g <- g + scale_colour_manual(values = c("95% PI"    = "black",
                                        "Threshold" = "green"),
                             guide = guide_legend(override.aes = list(
                               linetype = c('blank', 'solid'),
                               shape    = c('|',      NA),
                               size     = c(5,        0.5))))

上一个答案：

假设您想要图例中的点、垂直线段、水平线段和水平线，这是我的建议：

ExampleData = data.frame(t = 1:10, f = rep(1,10), Lower = rep(0.5, 10), Upper = rep(1.5, 10))
library (ggplot2)

tipw <- 0.2
g <- ggplot(data = ExampleData)

g <- g + geom_segment(aes(x = t, y = Lower, xend = t, yend = Upper, color = "95% PI"))
g <- g + geom_segment(aes(x = t - tipw / 2, y = Lower, xend = t + tipw / 2, yend = Lower, color = "Minimum"))
g <- g + geom_segment(aes(x = t - tipw / 2, y = Upper, xend = t + tipw / 2, yend = Upper, color = "Maximum"))
g <- g + geom_point(aes(x = t, y = f, color = "Forecasts"))
g <- g + geom_line(aes(x = t, y = 0.75, color = "Some value"))

g <- g + scale_x_continuous(name="Time", limits=c(1 - tipw/2, 10 + tipw/2), breaks = c(0, 5, 10))
g <- g + labs(title = "Example")
g <- g + labs(y = "Forecasts")

g <- g + scale_colour_manual(values = c("95% PI"     = "black",
                                        "Forecasts"  = "red",
                                        "Minimum"    = "orange",
                                        "Maximum"    = "green",
                                        "Some value" = "light blue"),
                             guide = guide_legend(override.aes = list(
                                     linetype = c('solid', 'blank', 'solid', 'solid', 'solid'),
                                     shape    = c(NA,      16,      NA,      NA,      NA))))
g <- g + theme_bw()

print(g)

tipw <- 0.2
g <- ggplot(data = ExampleData)

使用您的数据创建绘图。变量是尖端的宽度（使用与x 轴tipw相同的单位）。见下文。

g <- g + geom_segment(aes(x = t, y = Lower, xend = t, yend = Upper, color = "95% PI"))
g <- g + geom_segment(aes(x = t - tipw / 2, y = Lower, xend = t + tipw / 2, yend = Lower, color = "Minimum"))
g <- g + geom_segment(aes(x = t - tipw / 2, y = Upper, xend = t + tipw / 2, yend = Upper, color = "Maximum"))
g <- g + geom_point(aes(x = t, y = f, color = "Forecasts"))
g <- g + geom_line(aes(x = t, y = 0.75, color = "Some value"))

添加直线、线段和点。元素将按照您编写它们的顺序堆叠。所以这里将首先绘制尖端的短水平条，然后是垂直条，然后是条顶部的点，然后是其余部分顶部的任意水平线。

请记住，您可以在 ggplot 的美学中做一些逻辑。短水平条在此定义为从开始到x = t - tipw / 2结束的段x = t + tipw / 2。长水平条可以手动定义为y = 0.75。这是有效的，因为您始终可以使用长度为 1 的向量进行美学处理，并且该值将用于所有点（aes(x = t, y = 0.75)给出与相同的结果aes(x = t, y = rep(0.75, length(t)))）。

g <- g + scale_x_continuous(name = "Time", limits=c(1 - tipw/2, 10 + tipw/2), breaks = c(0, 5, 10))

您必须包括水平线段的xstart和xend才能绘制它们。这就是限制扩展的原因tipw/2。否则最左边和最右边的水平条将不可见，并会抛出警告。

Warning messages:
1: Removed 2 rows containing missing values (geom_segment). 
2: Removed 2 rows containing missing values (geom_segment).

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问题描述

解决方案

更新考虑到OP的评论：

上一个答案：

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