此前在相关文章中详细介绍了关于geom_point 在设定shape时可以进行多少设置,每种出现的结果:
https://www.omicsclass.com/article/475
区别与点shape设定,点的shape 映射必须转化成因子,连续变量无法mapped to shape,譬如基于上一文章相同数据dat
dat
X Y shape
1 1 6 0
2 2 6 1
3 3 6 2
4 4 6 3
5 5 6 4
6 1 5 5
7 2 5 6
8 3 5 7
9 4 5 8
10 5 5 9
11 1 4 10
12 2 4 11
13 3 4 12
14 4 4 13
15 5 4 14
16 1 3 15
17 2 3 16
18 3 3 17
19 4 3 18
20 5 3 19
21 1 2 20
22 2 2 21
23 3 2 22
24 4 2 23
25 5 2 24
26 1 1 25
进行绘图将shape列数据映射到aes(shape)
library(ggplot2)
p=ggplot(dat,aes(x=X,y=Y,shape=shape))+
geom_point(size=20)
print(p)
将直接报错,注意先转化因子:
dat$shape=factor(dat$shape)
p=ggplot(dat,aes(x=X,y=Y,shape=shape))+
geom_point(size=10)
print(p)
而由结果图片明显能知道shape有效的映射,仅6个,前六个因子有效,而之后的因子并不能出现其他shape(对应因子“0”、“1”,“2”...而不是数字0、1、2...)
故在进行数据整理的过程中需要注意基于shape进行映射对数据进行区分不应超过六个分类
如果想提升自己的绘图技能,我们推荐:R语言绘图基础(ggplot2)
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