ggplot2에서 색상을 채우기 위해 텍스처를 추가하는 방법

103

나는 현재 scale_brewer()채우기에 사용하고 있으며 색상이 아름답게 보이지만 (화면 및 컬러 프린터를 통해) 흑백 프린터를 사용할 때 비교적 균일하게 회색으로 인쇄합니다. 온라인 ggplot2설명서를 검색 했지만 색상을 채우기 위해 텍스처를 추가하는 방법에 대해서는 아무것도 보지 못했습니다. 이 ggplot2작업을 수행 하는 공식적인 방법이 있습니까? 아니면 사용하는 해킹이있는 사람이 있습니까? 질감이란 흑백으로 인쇄 할 때 채우기 색상을 구분하는 대각선 막대, 역 대각선 막대, 도트 패턴 등과 같은 것을 의미합니다.

r  ggplot2 
— rhh
소스
1
— 밥 티스트

답변:

35

ggplot은 colorbrewer 팔레트를 사용할 수 있습니다. 이들 중 일부는 "복사"친화적입니다. 그래서 mabe가 당신을 위해 일할 것입니까?

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

이 경우 OrRd는 colorbrewer 웹 페이지에있는 팔레트입니다 : http://colorbrewer2.org/

복사 가능 : 지정된 색 구성표가 흑백 복사를 견딜 수 있음을 나타냅니다. 분기 계획은 성공적으로 복사 할 수 없습니다. 밝기의 차이는 순차적 인 방식으로 보존되어야합니다.

— 안드레아스
소스
22
OP의 질문에 대답하지 않습니다. 나는 특정 색상에 집착했기 때문에 여기에 왔습니다. 이 '답변'은 텍스처 적용 방법을 제안하지 않습니다.
— MS Berends
3
@MSBerends 그것은 귀하의 질문에 대답하지 않습니다 . 초록색 체크 표시가 질문에 답했다는 표시입니다!
— Yan Foto
10
체크 표시에 속지 마십시오. 문제는 텍스처를 적용하는 방법이었는데 대답이 없습니다. 상자 밖의 아이디어가 제공되었지만 질문에 대한 답변은 아닙니다.
— MS Berends
83

여기에 매우 기본적인 방식으로 텍스처 문제를 해결하는 간단한 해킹이 있습니다.

ggplot2 : R을 사용하여 한 막대의 테두리를 다른 막대보다 어둡게 만듭니다.

편집 : 드디어 ggplot2에서 최소한 3 가지 유형의 기본 패턴을 허용하는이 해킹의 간단한 예를 제공 할 시간을 찾았습니다. 코드:

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")

다음을 생성합니다.

여기에 이미지 설명 입력

너무 예쁘지는 않지만 제가 생각할 수있는 유일한 해결책입니다.

보시다시피 매우 기본적인 데이터를 생성합니다. 수직선을 얻으려면 단순히 수직선을 추가하려는 변수를 포함하는 데이터 프레임을 만들고 그래프 테두리를 여러 번 다시 그려 매번 너비를 줄입니다.

수평선에 대해서도 비슷한 작업이 수행되지만 관심 변수와 관련된 값에서 값 (예 : '5')을 뺀 각 다시 그리기에 대해 새 데이터 프레임이 필요합니다. 바의 높이를 효과적으로 낮 춥니 다. 이것은 달성하기 어렵고 더 간소화 된 접근 방식이있을 수 있지만이를 달성 할 수있는 방법을 보여줍니다.

메쉬 패턴은 두 가지의 조합입니다. 첫째 수직 라인을 그린 다음 설정 수평 라인을 추가 fill로 fill='transparent'수직 라인을 통해 그려되지 않도록합니다.

패턴 업데이트가있을 때까지이 기능이 도움이 되셨기를 바랍니다.

편집 2 :

또한 대각선 패턴을 추가 할 수도 있습니다. 데이터 프레임에 추가 변수를 추가했습니다.

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

그런 다음 대각선의 좌표를 유지하기 위해 새 데이터 프레임을 만들었습니다.

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"
  )

거기에서 각각 다른 좌표를 호출하고 원하는 막대 위에 선을 그리는 위의 ggplot에 geom_paths를 추가했습니다.

+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")

결과는 다음과 같습니다.

여기에 이미지 설명 입력

선을 완벽하게 기울이고 간격을 두는 데 너무 많은 시간을 투자하지 않았기 때문에 약간 엉성하지만 이것은 개념 증명 역할을해야합니다.

분명히 선은 반대 방향으로 기울어 질 수 있으며 수평 및 수직 메쉬와 매우 유사한 대각선 메쉬를위한 공간도 있습니다.

나는 그것이 내가 패턴 전면에서 제공 할 수있는 전부라고 생각한다. 누군가가 그것을 사용할 수 있기를 바랍니다.

편집 3 : 유명한 마지막 단어. 다른 패턴 옵션을 생각해 냈습니다. 이번에는 geom_jitter.

다시 데이터 프레임에 다른 변수를 추가했습니다.

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

그리고 나는 각 패턴이 제시되기를 원하는 방식을 주문했습니다.

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

다음으로 x 축에서 의도 한 대상 막대와 관련된 숫자를 포함하는 열을 만들었습니다.

Example.Data$Bubbles <- 2

뒤에는 '거품'의 y 축 위치를 포함하는 열이 있습니다.

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)

마지막으로 geom_jitter'거품'의 크기를 변경하기 위해 'Points'를 배치하고 재사용하기위한 새 열을 사용하여 위의 ggplot 에 s를 추가했습니다 .

+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)

플롯이 실행될 때마다 지터는 '버블'을 다르게 배치하지만 여기에 내가 가진 더 좋은 출력 중 하나가 있습니다.

여기에 이미지 설명 입력

때때로 '거품'이 경계 밖에서 흔들릴 수 있습니다. 이런 일이 발생하면 다시 실행하거나 단순히 더 큰 차원으로 내 보냅니다. 원하는 경우 빈 공간을 더 많이 채우는 y 축의 각 증분에 더 많은 거품을 그릴 수 있습니다.

이는 ggplot에서 해킹 될 수있는 최대 7 개의 패턴 (반대로 기울어 진 대각선과 대각선 메시를 포함하는 경우)을 구성합니다.

누군가가 생각할 수 있다면 더 많은 것을 제안하십시오.

편집 4 : ggplot2에서 해칭 / 패턴을 자동화하기 위해 래퍼 기능을 개발했습니다. facet_grid 플롯 등의 패턴을 허용하도록 함수를 확장하면 링크를 게시 할 것입니다. 다음은 간단한 막대 플롯에 대한 함수 입력이있는 출력입니다.

여기에 이미지 설명 입력

공유 할 기능이 준비되면 마지막 편집을 추가하겠습니다.

편집 5 : geom_bar 플롯에 패턴을 추가하는 과정을 좀 더 쉽게 만들기 위해 작성한 EggHatch 함수에 대한 링크 가 있습니다.

— 독 콩콕
소스
잘 했어! 그러나이 솔루션은 막대 그래프에만 작동하는 것 같습니다.
— SkyWalker
@Giovanni Azua 저는 바-플롯에 대해서만 시도했습니다. 내가 시간을 찾을 때 나는 시도 등 스택 플롯에 대한 링크 기능을 적용합니다
— Docconcoct
70

그리드 (ggplot2가 실제 드로잉을 수행하는 데 사용하는 그래픽 시스템)가 텍스처를 지원하지 않기 때문에 현재 불가능합니다. 죄송합니다!

— Hadley
소스
70
이 기능을 얻기 위해 gridextra를 종속성으로 추가 할 계획이 있습니까?
— russellpierce 2013
이것에 대한 소식이 있습니까?
— Hrant
이것은 멀지 않은 미래에 바뀔 수 있습니다. R의 그리드 패키지 에 대한 향후 변경 사항을 기반 으로이 토론을 참조하십시오 .
— stragu
21

@claus wilke의 ggtextures 패키지를 사용 하여 .ggplot2

# Image/pattern randomly selected from README
path_image <- "http://www.hypergridbusiness.com/wp-content/uploads/2012/12/rocks2-256.jpg"

library(ggplot2)
# devtools::install_github("clauswilke/ggtextures")
ggplot(mtcars, aes(cyl, mpg)) + 
  ggtextures::geom_textured_bar(stat = "identity", image = path_image)

여기에 이미지 설명 입력

다른 기하학과 결합 할 수도 있습니다.

data_raw <- data.frame(x = round(rbinom(1000, 50, 0.1)))
ggplot(data_raw, aes(x)) +
  geom_textured_bar(
    aes(y = ..prop..), image = path_image
  ) +
  geom_density()

여기에 이미지 설명 입력

— PoGibas
소스
2
답변 @PoGibas를 옮겨 주셔서 감사합니다. 나는 그것이 여기에서 훨씬 더 많은 (당연한) 관심을 얻을 것이라고 확신합니다! 건배
— Henrik 19
아주 좋은 솔루션입니다.
— Docconcoct 19
4
여기에서 다운로드 가능한 패턴을 확인하세요 : heropatterns.com
— Nova
지금은 단지 R에서의 투명성을 변경하는 방법을 찾아야합니다 .. 하하
— 노바
2

이 문제에 대한 좋은 해결책으로 보이고 ggplot2 워크 플로와 잘 통합 되는 패키지 ggpattern( https://github.com/coolbutuseless/ggpattern )를 방금 발견했습니다 . 텍스처를 사용하는 솔루션은 대각선 막대에서 잘 작동 할 수 있지만 벡터 그래픽을 생성하지 않으므로 최적이 아닙니다.

다음은 ggpattern의 github 저장소에서 직접 가져온 예입니다.

install.packages("remotes")
remotes::install_github("coolbutuseless/ggpattern")

library(ggplot2)
library(ggpattern)

df <- data.frame(level = c("a", "b", "c", 'd'), outcome = c(2.3, 1.9, 3.2, 1))

ggplot(df) +
  geom_col_pattern(
    aes(level, outcome, pattern_fill = level), 
    pattern = 'stripe',
    fill    = 'white',
    colour  = 'black'
  ) +
  theme_bw(18) +
  theme(legend.position = 'none') + 
  labs(
    title    = "ggpattern::geom_pattern_col()",
    subtitle = "pattern = 'stripe'"
  ) +
  coord_fixed(ratio = 1/2)

결과는 다음과 같습니다.

ggpattern 예제 플롯

일부 막대 만 스트라이프해야하는 경우 원하지 않는 특정 스트라이프를 완전히 투명하게 만드는 데 사용할 수 geom_col_pattern()있는 pattern_alpha인수가 있습니다.

— 후지
소스
1

윤곽이 "텍스처"에 해당하는 더미 데이터 프레임을 만든 다음 geom_contour를 사용하는 것이 유용 할 수 있습니다. 내 예는 다음과 같습니다.

library(ggplot2)

eg = expand.grid(R1 = seq(0,1,by=0.01), R2 = seq(0,1,by=0.01))
     eg$importance = (eg$R1+eg$R2)/2

  ggplot(eg , aes(x = R1, y = R2)) +
  geom_raster(aes(fill = importance), interpolate=TRUE) +
  scale_fill_gradient2(low="white", high="gray20", limits=c(0,1)) +
  theme_classic()+
  geom_contour(bins=5,aes(z=importance), color="black", size=0.6)+
  coord_fixed(ratio = 1, xlim=c(0,1),ylim=c(0,1))

: 그리고 여기 결과입니다 라인 음영 플롯

(선을 매끄럽게해야합니다)

— 온 드레이 벤 칼렉
소스
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