不能讓傳說顯示在ggplot2

Question

我是R（我使用RStudio）和ggplot2的新手。我無法在任何情節中顯示圖例。我想知道這是否意味着我有一些全球參數設置，禁止傳說？我已經瀏覽過這個網站和其他人，並嘗試了太多事情列出，無濟於事。這裏是示例工作代碼。我需要一個描述兩條線（綠色和紅色）的圖例。我需要做什麼？ 謝謝。

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ndata <- 100 


library(ggplot2) 
library(MASS) 
require(ggplot2) 
require("ggplot2") 
require(car) 
library(grid) 
library(mgcv) 
library(Matrix) 
require(graphics) 
options(error = browser) 



legend_test <- function (ndata) { 

    #Generate the predictor values, which are times in the sequence. 
    xmin <- -5 
    xmax <- 5 
    x <- runif(ndata, min = xmin, max = xmax) 

    #Sort into increasing order 
    x <- sort(x) 

    #Define the mean values to lie along a straight line 
    int <- 1 
    slp <- 1 
    st_lne <- as.vector(int + slp*x) 

    #Generate normal random deviates as measurements errors 
    #along the straight line 
    zq <- rnorm(ndata, mean = st_lne, sd = 1) 

    #Plot the measurements and the fits 
    xq <- data.frame(x, zq) 
    ggp <- ggplot(data = xq, aes(x, zq)) + geom_point(shape = 16, size = 2) 

    ggp <- ggp + theme(axis.text.y=element_text(size=25)) 
    ggp <- ggp + theme(axis.text.x=element_text(size=25)) 
    ggp <- ggp + theme(axis.title.y=element_text(size=25)) 
    ggp <- ggp + theme(axis.title.x=element_text(size=25)) 

    ymin <- int + slp*xmin - 2 
    ymax <- int + slp*xmax + 2 
    ggp <- ggp + xlab("x") + ylab("y") + xlim(xmin, xmax) + ylim(ymin, ymax) 

    #Add the theoretical line 
    x_regress <- as.double(c(xmin, xmax)) 
    y_int <- as.double(int) 
    y_slp <- as.double(slp) 
    y_regress <- c(y_int + y_slp*x_regress[1], y_int + y_slp*x_regress[2]) 
    lmodf <- data.frame(x_regress, y_regress) 
    ggp <- ggp + geom_path(data = lmodf, aes(x_regress, y_regress), linetype = 1, size = 0.7, color = "green") 

    #Simple Regression fit to straight line 

    lmo <- lm(zq ~ x) 
    #Add the regression line 
    y_int <- as.double(lmo$coefficients[1]) 
    y_slp <- as.double(lmo$coefficients[2]) 
    y_regress <- c(y_int + y_slp*x_regress[1], y_int + y_slp*x_regress[2]) 
    lmodf <- data.frame(x_regress, y_regress) 
    ggp <- ggp + geom_path(data = lmodf, aes(x_regress, y_regress), linetype = 2, size = 0.9, color = "red") 

    print(ggp) 


} 

Answer 1

試試這個：

#Add the theoretical line 
    y_int <- as.double(int) 
    y_slp <- as.double(slp) 
    lmodf <- data.frame(Guide ='Theory',Slope = y_slp, Intercept = y_int) 

    #Simple Regression fit to straight line 

    lmo <- lm(zq ~ x) 
    #Add the regression line 
    y_int <- as.double(lmo$coefficients[1]) 
    y_slp <- as.double(lmo$coefficients[2]) 
    lmodf <- rbind(lmodf,data.frame(Guide='Reality',Slope = y_slp, Intercept = y_int)) 
    ggp <- ggp + 
    geom_abline(data = lmodf, aes(slope = Slope, intercept = Intercept,color =Guide,linetype = Guide), size = 0.9)+ 
    scale_color_brewer(palette = 'Set1') 

    print(ggp) 

我試圖修改代碼儘可能少以得到它的工作，所以這是一個有點尷尬，但它可以讓你降權路徑。

另外，請注意，您可以通過一次調用主題來設置所有軸文本大小值。

ggp <- ggp + theme( axis.text=element_text(size=25), axis.title=element_text(size=25) )

你只需要當你想從x分別調整y使用axis.text.y。