Я хотел бы построить несколько разных элементов данных, используя ggplot2, используя две разные цветовые шкалы (один непрерывный и один дискретный из двух разных df). Я могу описать то, что мне хотелось бы по отдельности, но я не могу заставить их работать вместе. Кажется, у вас не может быть двух разных цветовых шкал, работающих на одном и том же участке? Я видел подобные вопросы здесь и здесь, и это привело меня к тому, что я хотел бы достичь просто невозможно в ggplot2, но на случай, если я ошибаюсь, я хотел бы проиллюстрировать свою проблему, чтобы увидеть, есть ли обход.
У меня есть некоторые данные потока ГИС, к которым прикреплены некоторые категориальные атрибуты, которые я могу построить (p1 в коде ниже), чтобы получить:
У меня также есть набор местоположений, которые имеют непрерывный отклик, который я также могу построить (p2 в коде ниже), чтобы получить:
Однако я не могу объединить два (p3 в коде ниже). Я получаю эту ошибку
Ошибка в масштабах [[prev_aes]]: попытка выбрать менее одного элемента
Замечание строки scale_colour_hue("Strahler order") + изменяет ошибку на
Ошибка: дискретное значение, подаваемое на непрерывный масштаб
Похоже, что ggplot2 использует один и тот же тип шкалы (непрерывный или дискретный) для вызова geom_path и вызовов geom_point. Поэтому, когда я передаю дискретную переменную factor(Strahler), в шкалу scale_colour_gradientn, график не выполняется.
Есть ли способ обойти это? Было бы удивительно, если бы был аргумент data функции масштабирования, чтобы сообщить ему, где он должен отображать или устанавливать атрибуты. Возможно ли это?
Большое спасибо и воспроизводимый код ниже:
library(ggplot2)
### Download df ###
oldwd <- getwd(); tmp <- tempdir(); setwd(tmp)
url <- "http://dl.dropbox.com/u/44829974/Data.zip"
f <- paste(tmp,"\\tmp.zip",sep="")
download.file(url,f)
unzip(f)
### Read in data ###
riv_df <- read.table("riv_df.csv", sep=",",h=T)
afr_df <- read.table("afr_df.csv", sep=",",h=T)
vil_df <- read.table("vil_df.csv", sep=",",h=T)
### Min and max for plot area ###
xmin <- -18; xmax <- 3; ymin <- 4; ymax <- 15
### Plot river data ###
p1 <- ggplot(riv_df, aes(long, lat)) +
geom_map( mapping = aes( long , lat , map_id = id ) , fill = "white" , data = afr_df , map = afr_df ) +
geom_path( colour = "grey95" , mapping = aes( long , lat , group = group , size = 1 ) , data = afr_df ) +
geom_path( aes( group = id , alpha = I(Strahler/6) , colour = factor(Strahler) , size = Strahler/6 ) ) +
scale_alpha( guide = "none" ) +
scale_colour_hue("Strahler order") +
scale_x_continuous( limits = c( xmin , xmax ) , expand = c( 0 , 0 ) ) +
scale_y_continuous( limits = c( ymin , ymax ) , expand = c( 0 , 0 ) ) +
coord_map()
print(p1) # This may take a little while depending on computer speed...
### Plot response data ###
p2 <- ggplot( NULL ) +
geom_point( aes( X , Y , colour = Z) , size = 2 , shape = 19 , data = vil_df ) +
scale_colour_gradientn( colours = rev(heat.colors(25)) , guide="colourbar" ) +
coord_equal()
print(p2)
### Plot both together ###
p3 <- ggplot(riv_df, aes(long, lat)) +
geom_map( mapping = aes( long , lat , map_id = id ) , fill = "white" , data = afr_df , map = afr_df ) +
geom_path( colour = "grey95" , mapping = aes( long , lat , group = group , size = 1 ) , data = afr_df ) +
geom_path( aes( group = id , alpha = I(Strahler/6) , colour = factor(Strahler) , size = Strahler/6 ) ) +
scale_colour_hue("Strahler order") +
scale_alpha( guide = "none" ) +
scale_x_continuous( limits = c( xmin , xmax ) , expand = c( 0 , 0 ) ) +
scale_y_continuous( limits = c( ymin , ymax ) , expand = c( 0 , 0 ) ) +
geom_point( aes( X , Y , colour = Z) , size = 2 , shape = 19 , data = vil_df ) +
scale_colour_gradientn( colours = rev(heat.colors(25)) , guide="colourbar" ) +
coord_map()
print(p3)
#Error in scales[[prev_aes]] : attempt to select less than one element
### Clear-up downloaded files ###
unlink(tmp,recursive=T)
setwd(oldwd)
Приветствия,
Саймон
