ggplot XY scatter - 如何更改選擇點的alpha透明度？

Question

我有~14,000個XY對來繪製，並且使用ggplot2這個。

由於分數很高，我不得不使用非常低的alpha=0.025。 我想突出顯示不同顏色和不透明的7個XY點，並附帶相應的文字圖例。

目前，我的7個特殊數據點的顏色沒有顯示，因爲它們也在alpha=0.025。如何增加這些點的不透明度？

語法我至今是：

trial <- ggplot(df, aes(x = df$SeqIdentityMean, 
         y = df$SeqIdentityStdDev, 
         color = factor(df$PfamA_ID))) + 
      geom_point(alpha=0.025) + 
      labs(title="Mean Vs. standard deviation of PfamA seed lengths", 
       x="Average Length (aa)", 
       y="Standard Deviation of Length (aa)") + 
      theme(legend.title=element_blank(), 
        legend.key=element_rect(fill='NA')) 

Answer 1

我們可以用annotate：

ggplot(df, aes(x=SeqIdentityMean, 
       y=SeqIdentityStdDev, 
       color=PfamA_ID))+ 
    geom_point(alpha=0.05) + 
    annotate("point", 
      df$SeqIdentityMean[special.points], 
      df$SeqIdentityStdDev[special.points]) 

使用@ jlhoward的示例數據：

## create artificial data set for this example 
set.seed(1)  # for reproducibility 
n <- 1.4e4  # 14,000 points 
df <- data.frame(SeqIdentityMean =rnorm(n, mean=rep(-3:3, each=n/7)), 
       SeqIdentityStdDev=rnorm(n, mean=rep(-3:3, each=n/7)), 
       PfamA_ID=rep(1:7, each=n/7)) 
df$PfamA_ID <- factor(df$PfamA_ID) 

## you start here 
library(ggplot2) 
special.points <- sample(1:n, 7) 

---

編輯1： 我們可以添加annotate("text",...)

ggplot(df, aes(x=SeqIdentityMean, 
       y=SeqIdentityStdDev)) + 
    geom_point(alpha=0.05) + 
    annotate("point", 
      df$SeqIdentityMean[special.points], 
      df$SeqIdentityStdDev[special.points], 
      col="red") + 
    annotate("text", 
      df$SeqIdentityMean[special.points], 
      df$SeqIdentityStdDev[special.points], 
      #text we want to display 
      label=round(df$SeqIdentityStdDev[special.points],1), 
      #adjust horizontal position of text 
      hjust=-0.1) 

---

編輯2：

#subset of special points 
df_sp <- df[special.points,] 

#plot 
ggplot(df, aes(x=SeqIdentityMean, 
       y=SeqIdentityStdDev)) + 
    geom_point(alpha=0.05) + 
    #special points 
    geom_point(data=df_sp, 
      aes(SeqIdentityMean,SeqIdentityStdDev,col=PfamA_ID),size=3) + 
    #custom legend 
    scale_colour_manual(name = "Special Points", 
         values = df_sp$PfamA_ID, 
         labels = df_sp$SeqIdentityMean) 

Answer 2

在你的數據集只需創建一個alpha列，並設置要站出來alpha = 1點：

library(ggplot2) 
alpha_vector = rep(0.025, nrow(mtcars)) 
alpha_vector[c(3,6,8)] = 1 
mtcars$alpha = alpha_vector 
ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_point(aes(alpha = alpha)) 

這裏的訣竅是認識到阿爾法只是另一種美學。此外，我不會直接繪製14k點並依靠alpha，我只會使用2D分級。使用例如hexbin：

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg)) + geom_hexbin() 

Answer 3

這是一個有點很難知道你在做什麼反對，沒有看到您的資料，但14000點單獨增加alpha不太可能使「特殊點」`堅持足夠長。你可以試試這個：

## create artificial data set for this example 
set.seed(1)  # for reproducibility 
n <- 1.4e4  # 14,000 points 
df <- data.frame(SeqIdentityMean =rnorm(n, mean=rep(-3:3, each=n/7)), 
       SeqIdentityStdDev=rnorm(n, mean=rep(-3:3, each=n/7)), 
       PfamA_ID=rep(1:7, each=n/7)) 
df$PfamA_ID <- factor(df$PfamA_ID) 

## you start here 
library(ggplot2) 
special.points <- sample(1:n, 7) 
ggp <- ggplot(df, aes(x=SeqIdentityMean, y=SeqIdentityStdDev, color=PfamA_ID))+ 
    geom_point(alpha=0.05)+ 
    geom_point(data=df[special.points,], aes(fill=PfamA_ID), color="black", alpha=1, size=4, shape=21)+ 
    scale_color_discrete(guide=guide_legend(override.aes=list(alpha=1, size=3)))+ 
    scale_fill_discrete(guide="none", drop=FALSE) 
ggp 

通過使用shape=21（實心圓圈），你可以給特殊點黑色輪廓，然後用aes(fill=...)的顏色。海事組織這使他們更加突出。最直接的方法是使用僅包含特殊點的圖層特定數據集對geom_point(...)進行額外調用。

最後，即使有這個人爲的例子，這些羣體都被搗碎在一起。如果這是你的真實數據的情況下，我會傾向於嘗試刻面：

ggp + facet_wrap(~PfamA_ID) 

這具有突出的優勢，這組（PfamA_ID）的特殊點屬於，這ISN」從早期的情節看來很明顯。

一對夫婦對你的代碼的其他要點：

1. 這是非常不好的做法使用，例如，ggplot(df, aes(x=df$a, y=df$b, ...), ...)。請使用：ggplot(df, aes(x=a, y=b, ...), ...)。整個映射的關鍵是使用列名將美學（x，y，顏色等）與df，中的列相關聯。你將這些列作爲獨立的向量傳遞。
2. 在此示例中，我將df$PfamA_ID設置爲data.frame中的一個因子，而不是調用aes(...)。這很重要，因爲事實證明特殊點子集缺少一些因子水平。如果以另一種方式實現，特殊圖層中的填充顏色將不會與主圖層中的點顏色對齊。

3. 當你設置alpha=0.05（或其他），圖例將使用該alpha，這使得圖例幾乎沒用。爲了解決這個問題使用：

   scale_color_discrete(guide=guide_legend(override.aes=list(alpha=1, size=3)))

編輯：應對OP最後的意見/請求。

所以它聽起來像你想使用ggplot的默認離散色彩比例除了第一種顏色（這是一個不飽和的紅色）。這不是一個好主意，但這裏是一個辦法做到這一點：

# create custom color palette containing ggplot defaults for all but first color; use black for first color 
n.col <- length(levels(df$PfamA_ID)) 
cols <- c("#000000", hcl(h=seq(15, 375, length=n.col+1), l=65, c=100)[2:n.col]) 
# set color and fill palette manually 
ggp <- ggplot(df, aes(x=SeqIdentityMean, y=SeqIdentityStdDev, color=PfamA_ID))+ 
    geom_point(alpha=0.05)+ 
    geom_point(data=df[special.points,], aes(fill=PfamA_ID), color="black", alpha=1, size=4, shape=21)+ 
    scale_color_manual(values=cols, guide=guide_legend(override.aes=list(alpha=1, size=3)))+ 
    scale_fill_manual(values=cols, guide="none", drop=FALSE) 
ggp