如何在 R 中的 ggplot2 图中为分类变量分配颜色？

在本文中，我们将看到如何在 R 编程语言的 ggplot2 图中为分类变量分配颜色。

注意：这里我们使用散点图，同样可以应用于任何其他图形。

使用中的数据集：

	Year	Points	Users
1	2011	30	user1
2	2012	20	user2
3	2013	15	user3
4	2014	35	user4
5	2015	50	user5

要创建 R 图，我们使用 ggplot()函数并使其成为散点图，我们将 geom_point()函数添加到 ggplot()函数。默认情况下，绘图具有以下颜色。

例子：

R

# Load Library
library(ggplot2)
  
# Create DataFrame for Plotting.
data <- data.frame(Year = c(2011, 2012, 2013, 2014, 2015),
                   Points = c(30, 20, 15, 35, 50),
                   Users = c("user1", "user2", "user3",
                             "user4", "user5"))
  
# Create ggplot2 ScatterPlot.
ggplot(data, aes(Year, Points, color = Users)) +   
  geom_point(size = 10)

输出：

使用 ggplot2 和默认颜色的 ScatterPlot

在 R 编程中，我们有许多内置函数来创建我们自己的离散尺度，例如 scale_fill_manual、scale_size_manual、scale_shape_manual、scale_linetype_manual 等。为了将所需的颜色分配给分类数据，我们使用其中之一scale_color_manual()函数，用于缩放（映射）手动颜色。

 Syntax : scale_color_manual(values)

Parameter :

• values : A set of aesthetic values to map the data. Here we take desired set of colors.

Return : Scale the manual values of colors on data.

例子：

电阻

# Load Library
library(ggplot2)
  
# Create DataFrame for Plotting
data <- data.frame(Year = c(2011, 2012, 2013, 2014, 2015),
                   Points = c(30, 20, 15, 35, 50),
                   Users = c("user1", "user2", "user3",
                             "user4", "user5"))
  
# Create a ScatterPlot with fixed colors of 
# points(data).
ggplot(data, aes(Year, Points, color = Users)) +   
  geom_point(size = 10)+
  scale_color_manual(values = c("green", "orange", "red",
                                "yellow", "blue"))

输出 ：

使用固定颜色绘图