在 R 中绘制多条线（数据系列），每条线都具有独特的颜色

Posted 2023-02-15

【中文标题】在 R 中绘制多条线（数据系列），每条线都具有独特的颜色

【英文标题】：Plot multiple lines (data series) each with unique color in R

【发布时间】：2013-01-29 09:13:26

【问题描述】：

我对 R 比较陌生，我有以下疑问：

我正在尝试在 R 中生成一个具有多条线（数据系列）的图。这些行中的每一行都是一个类别，我希望它具有独特的颜色。

目前我的代码是这样设置的：

首先，我正在创建一个空图：

plot(1,type='n',xlim=c(1,10),ylim=c(0,max_y),xlab='ID', ylab='Frequency')

然后对于我的每个类别，我使用“for”循环在这个空图中绘制线条，如下所示：

for (category in categories)
lines(data.frame.for.this.category, type='o', col=sample(rainbow(10)), lwd=2)

这里有 8 个类别，因此情节中产生了 8 条线。如您所见，我正在尝试从 rainbows() 函数中采样一种颜色，以便为每条线生成一种颜色。

但是，当绘图生成时，我发现有多条具有相同颜色的线。例如，这 8 行中有 3 行是绿色的。

如何使这 8 行中的每一行都具有独特的颜色？

另外，我如何在剧情的传说中体现这种独特性？我试图查找legend() 函数，但是不清楚应该使用哪个参数来反映每个类别的这种独特颜色？

任何帮助或建议将不胜感激。

【问题讨论】：

您可能想要更改 col=category，然后您可能会看到每个系列的不同颜色。你能给我们提供样本数据吗？ ggplot2 可能是一个更简单的选择。

【参考方案1】：

如果您的数据在 wide format 中，matplot 就是为此而设计的并且经常被遗忘：

 dat <- matrix(runif(40,1,20),ncol=4) # make data
 matplot(dat, type = c("b"),pch=1,col = 1:4) #plot
 legend("topleft", legend = 1:4, col=1:4, pch=1) # optional legend

对于那些不熟悉 ggplot 之类的东西的人来说，还有一个额外的好处，大多数绘图参数，例如 pch 等。使用 matplot() 和 plot() 是相同的。

【讨论】：

以一种简单的方式在示例本身中创建数据，而不是从一些未知的测试数据包中加载数据，真是太好了！

【参考方案2】：

如果您想要ggplot2 解决方案，如果您可以将数据调整为这种格式，则可以这样做（参见下面的示例）

# dummy data
set.seed(45)
df <- data.frame(x=rep(1:5, 9), val=sample(1:100, 45), 
                   variable=rep(paste0("category", 1:9), each=5))
# plot
ggplot(data = df, aes(x=x, y=val)) + geom_line(aes(colour=variable))

【参考方案3】：

您有使用基本图形执行此操作的正确一般策略，但正如所指出的，您实际上是在告诉 R 从一组 10 种颜色中为每行选择一种随机颜色。鉴于此，你偶尔会得到两条相同颜色的线条也就不足为奇了。这是一个使用基本图形的示例：

plot(0,0,xlim = c(-10,10),ylim = c(-10,10),type = "n")

cl <- rainbow(5)

for (i in 1:5)
    lines(-10:10,runif(21,-10,10),col = cl[i],type = 'b')

请注意使用type = "n" 来抑制在设置窗口的原始调用中的所有绘图，以及在for 循环内对cl 的索引。

【讨论】：

(Imo) 是 R 初学者的绝佳解决方案 :)

在下面查看我的alternative answer，使用lapply而不是for产生相同的输出

这个答案可以通过包含像the top-voted answer 这样的图例来更完整。

【参考方案4】：

使用lines()函数可以在同一张图表上绘制多条线

# Create the data for the chart.
v <- c(7,12,28,3,41)
t <- c(14,7,6,19,3)

# Give the chart file a name.
png(file = "line_chart_2_lines.jpg")

# Plot the bar chart.
plot(v,type = "o",col = "red", xlab = "Month", ylab = "Rain fall", 
   main = "Rain fall chart")

lines(t, type = "o", col = "blue")

# Save the file.
dev.off()

输出

【讨论】：

如何给每一行随机的颜色？如果我在 for 循环中添加行？

【参考方案5】：

我知道，这是一个旧帖子，但就像我在搜索同一个帖子时遇到的一样，其他人也可能会转到这里

通过在 ggplot 函数中添加 : color ，我可以实现与图中存在的组相关的不同颜色的线条。

ggplot(data=Set6, aes(x=Semana, y=Net_Sales_in_pesos, group = Agencia_ID, colour = as.factor(Agencia_ID)))    

和

geom_line() 

【参考方案6】：

使用@Arun 虚拟数据:) 这里是lattice 解决方案：

xyplot(val~x,type=c('l','p'),groups= variable,data=df,auto.key=T)

【参考方案7】：

除了@joran 的answer 使用带有for 循环的基本plot 函数之外，您还可以使用带有lapply 的基本plot：

plot(0,0,xlim = c(-10,10),ylim = c(-10,10),type = "n")

cl <- rainbow(5)

invisible(lapply(1:5, function(i) lines(-10:10,runif(21,-10,10),col = cl[i],type = 'b')))

这里，invisible 函数只是用来防止 lapply 在您的控制台中生成列表输出（因为我们想要的只是函数提供的递归，而不是列表）。

如您所见，它产生的结果与使用 for 循环方法完全相同。

那么为什么要使用lapply？

虽然lapply 已被证明比 R 中的for 执行得更快/更好（例如，请参阅here；尽管请参阅here 以了解它不是的实例），但在这种情况下，它的性能大致约为一样的：

将lapply 和for 方法的行数增加到50000 行，我的系统分别花费了46.3 和46.55 秒。

所以，虽然lapply 只是稍微快了一点，但可以忽略不计。这种速度差异可能会在更大/更复杂的图形中派上用场，但老实说，50000 行可能是一个相当不错的上限......

所以“为什么是lapply？”的答案是：它只是一种同样有效的替代方法。 :)

【参考方案8】：

这是一个示例代码，如果感兴趣的话，还包括一个图例。

# First create an empty plot.
plot(1, type = 'n', xlim = c(xminp, xmaxp), ylim = c(0, 1), 
     xlab = "log transformed coverage", ylab = "frequency")

# Create a list of 22 colors to use for the lines.
cl <- rainbow(22)

# Now fill plot with the log transformed coverage data from the
# files one by one.
for(i in 1:length(data)) 
    lines(density(log(data[[i]]$coverage)), col = cl[i])
    plotcol[i] <- cl[i]

legend("topright", legend = c(list.files()), col = plotcol, lwd = 1,
       cex = 0.5)

【参考方案9】：

这是另一种使用plot()添加行的方法：

首先，使用函数par(new=T)

选项：

http://cran.r-project.org/doc/contrib/Lemon-kickstart/kr_addat.html

要给它们上色，你需要col()。

为避免多余的轴描述，请使用 xaxt="n" 和 yaxt="n" 用于第二个和更多的情节。

【参考方案10】：

如果x轴是因子/离散变量，并且希望保持变量的顺序（不同的值对应不同的组）以可视化组效应。下面的代码会做：

library(ggplot2)
set.seed(45)

# dummy data
df <- data.frame(x=rep(letters[1:5], 9), val=sample(1:100, 45), 
                   variable=rep(paste0("category", 1:9), each=5))

# This ensures that x-axis (which is a factor variable)  will be ordered appropriately
df$x <- ordered(df$x, levels=letters[1:5])

ggplot(data = df, aes(x=x, y=val, group=variable, color=variable)) + geom_line() + geom_point() + ggtitle("Multiple lines with unique color")

还要注意：添加group=variable去掉警告信息：“geom_path：每个组只包含一个观察值。是否需要调整 群体审美？”