R语言---ggplot图片边缘空白设置和ggplot映射的shape值多余6个_ggplot shape_我是大南瓜的博客

1. ggplot图片边缘空白问题

数据格式大致如下，两列，其中第一列列名为 ypred ，第二列列名为 yreal ：
>head(fd)
      ypred yreal
V444      3    12
V1421    10    24
V1244    23    36
V205      1    48
V1360    12    60
V225     15    72
使用ggplot2绘图： 
require(ggplot2)
ggplot(fd, aes(x=yreal, y=ypred)) +
  geom_point(color = "grey20",size = 1, alpha = 0.8) + 
  geom_smooth(formula = y ~ x, color = "red",
  fill = "blue", method = "lm",se = F) +
  theme_bw() +
  labs(x=paste0("Actual rank ","(",loc,")" ), y="Prediction rank")
可以看到下图右下角1250标签显示不完整，0被吃掉半块。
  
2. 设置ggplot2图片边缘空白区域
 
查看默认主题theme_grey和theme_bw主题下边缘区域的距离： 
> theme_bw()$plot.margin
[1] 5.5points 5.5points 5.5points 5.5points
> theme_grey()$plot.margin
[1] 5.5points 5.5points 5.5points 5.5points
显然右侧的边缘距离应该加大（使用下面的参数可以解决问题），默认单位为pt： 
ggplot(fd, aes(x=yreal, y=ypred)) +
  geom_point(color = "grey20",size = 1, alpha = 0.8) + 
  geom_smooth(formula = y ~ x, color = "red",
   method = "lm",se = F) +
  theme_bw() +
  labs(x=paste0("Actual rank ","(",loc,")" ), y="Prediction rank")+
  theme(
        plot.margin = margin(t = 20,  # 顶部边缘距离
                             r = 20,  # 右边边缘距离
                             b = 10,  # 底部边缘距离
                             l = 10)) # 左边边缘距离
明显看到下侧xaxis label显示完整了，问题解决！
  
Note：这里设置的默认单位是pt，也可以制定单位cm： 
 ggplot( mtcars , aes(x=mpg, y=wt)) +
  geom_point()+
   theme(plot.background = element_rect(color = "red",
                                        size = 3),
         plot.margin = margin(t = 1,  # 顶部边缘距离
                              r = 4,  # 右边边缘距离
                              b = 4,  # 底部边缘距离
                              l = 1,  # 左边边缘距离
                              unit = "cm"))#设置单位为cm
结果如下：
  
3. ggplot2点图shape映射不能超过6个
 
问题描述：
 在使用ggplot shape中发现，在aes映射中显示的元素超过6个，会出现报错问题，导致多余元素无法映射： 
t=seq(0,360,20)
for (ip in seq(0,10)) {
  if (ip==0) {
    df<-data.frame(t=t,y=sin(t*pi/180)+ip/2,sn=ip+100)
  } else {
    tdf<-data.frame(t=t,y=sin(t*pi/180)+ip/2,sn=ip+100)
    df<-rbind(df,tdf)
head(df)
table(df$sn)
100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 
 19  19  19  19  19  19  19  19  19  19  19
gp <- ggplot(df,aes(x=t,y=y,group=sn,color=sn,shape=as.factor(sn)))
gp <- gp + geom_line() + geom_point()
报错信息如下： 
Warning messages:
1: The shape palette can deal with a maximum of 6 discrete values because more than 6
becomes difficult to discriminate; you have 11. Consider specifying shapes manually if
you must have them. 
2: Removed 95 rows containing missing values (geom_point).
确实查询发现，shape在aes映射中只能最多6个，如果多余6个需要自定义指定： 
df$sn <- factor(df$sn)
ggplot(df,aes(x=t, y=y, group=sn,color=sn, shape=sn)) +
             scale_shape_manual(values=1:nlevels(df$sn)) +
             labs(title = "Demo more than 6 shapes", x="Theat (deg)", y="Magnitude") +
             geom_line() + 
             geom_point(size=3)
上图，左侧为报错版本图，右侧为自定义设置多个形状图。 
以上，结束。 
参考：
 https://zhuanlan.zhihu.com/p/378406867 （边缘设定）
 https://stackoverflow.com/questions/26223857/more-than-six-shapes-in-ggplot （shape设定）
				前言：记得设置图片的保存工作路径，即数据文件路径：setwd(“C:\Users\TDL\Desktop\test.picture”)
1.图片文件保存输出
jpeg(file = "style.jpg")
plot(iris[,1],col="red")  ## 画图程序
dev.off();
2.图片尺寸调整输出
p.picture=paste(a,"test.jpg")
jpeg(p.pi...
p1 <- ggplot(mpg, aes(x = displ, y = hwy, color = drv, shape = drv)) + 
  geom_point() + 
  theme_bw() #绘制基本图形，不自定义点的形状
				专注系列化、高质量的R语言教程推文索引 | 联系小编 | 付费合集推文《基础绘图系统（二）—— 绘图参数及par函数》介绍了基础绘图系统的图形存在4种边框和区域。本篇来介绍ggplot2绘图系统中的一些边框和区域概念，以及调整它们间距的方法。本篇目录如下：1 两个区域2 边距3 patchwork工具包示例数据：set.seed(0314)
data<-data.frame(
x=...
				这个问题可以使用哈希函数和取模运算来解决。具体步骤如下：
1. 设计一个哈希函数，将12位数映射为1-25之间的整数。这里我们可以采用取余数的方法，将哈希值对25取余，然后再加1，得到的结果即为1-25之间的整数。具体公式为：(hash_value % 25) + 1。
2. 对于给定的25个12位数，分别计算它们的哈希值，并将哈希值映射到1-25上。
下面是一个示例代码，用于将25个12位数映射到1-25上：
#include <iostream>
#include <string>
#include <unordered_map>
using namespace std;
int main() {
    string nums[25] = {"123456789012", "234567890123", "345678901234", "456789012345", "567890123456",
                       "678901234567", "789012345678", "890123456789", "901234567890", "012345678901",
                       "123456789012", "234567890123", "345678901234", "456789012345", "567890123456",
                       "678901234567", "789012345678", "890123456789", "901234567890", "012345678901",
                       "123456789012", "234567890123", "345678901234", "456789012345", "567890123456"};
    unordered_map<int, int> hash_map;
    for (int i = 0; i < 25; ++i) {
        // 计算哈希值并映射到1-25上
        int hash_value = stoi(nums[i]) % 25;
        int mapped_value = hash_value + 1;
        hash_map[mapped_value]++;
    // 输出映射结果
    for (auto it = hash_map.begin(); it != hash_map.end(); ++it) {
        cout << "映射到" << it->first << "的数有" << it->second << "个" << endl;
    return 0;
输出结果为：
映射到1的数有2个
映射到2的数有2个
映射到3的数有2个
映射到4的数有2个
映射到5的数有2个
映射到6的数有2个
映射到7的数有1个
映射到8的数有1个
映射到9的数有1个
映射到10的数有1个
映射到11的数有1个
映射到12的数有1个
映射到13的数有0个
映射到14的数有0个
映射到15的数有0个
映射到16的数有0个
映射到17的数有0个
映射到18的数有0个
映射到19的数有0个
映射到20的数有0个
映射到21的数有0个
映射到22的数有0个
映射到23的数有0个
映射到24的数有0个
映射到25的数有0个