R语言中theme的调整技巧汇总-持续更新

1.如何扩充图片的上右下左位置的空白区域:

unit(c(1.1, 1, 0.4, 0.5), "cm") 表示使用厘米作为单位设置各个方向的边距,c(1.1, 1, 0.4, 0.5) 对应的顺序是:上、右、下、左。

r 复制代码
  theme(plot.margin = unit(c(1.1, 1, 0.4, 0.5), "cm")) # 增加上方的空白

2.如何调整图例中tick的颜色

r 复制代码
# 修改图例的刻度颜色
p1 <- p1 + guides(
  fill = guide_colorbar(
    ticks.colour = "black",  # 将图例刻度颜色设置为黑色
    ticks.linewidth = 0.8      # 设置刻度线的宽度
  )
)

3.如何调整图例中线条的粗细: guides(fill = guide_legend(override.aes = list(color = "black", linewidth = 0.5)))

r 复制代码
p <- ggplot(data, aes(x = .data[[group_var]], y = .data[[te_var]], fill = .data[[group_var]])) +
    geom_errorbar(width = 0.08, linewidth = 1, position = position_dodge(0.9), stat = "boxplot") +
    geom_boxplot(outlier.size = -1, width = 0.3, position = position_dodge(0.9), fatten = 1, linewidth = 1) +
    theme_classic() +
    labs(y = y_label, x = x_label) +
    scale_y_continuous(limits = y_limits, breaks = y_breaks) +
    theme(
      panel.background = element_rect(fill = "white", colour = "black", linewidth = 0.5),
      axis.title.y = element_text(size = 25, face = "bold", color = "black"),
      axis.title.x = element_blank(),
      axis.text = element_text(size = 17, face = "bold", color = "black"),
      legend.position = c(0.91, 0.92),
      legend.title = element_blank(),
      legend.text = element_text(size = 8, face = "bold", family = "sans")
    ) +
    scale_fill_manual(values = fill_values) +
    # guides(fill = guide_legend(override.aes = list(alpha = 0.8, size =0.1)))  # 调整图例符号的大小和透明度
    guides(fill = guide_legend(override.aes = list(color = "black", linewidth = 0.5)))

4.如何调整图例中字体的类型,大小

r 复制代码
      legend.text = element_text(size = 8, face = "bold", family = "sans")
相关推荐
dongf20191 小时前
R语言线性回归
数据分析·r语言·线性回归
天青色等烟雨..17 小时前
AI赋能R-Meta分析核心技术:从热点挖掘到高级模型、助力高效科研与论文发表
开发语言·人工智能·r语言
AAIshangyanxiu2 天前
R+VIC 模型融合实践技术应用及未来气候变化模型预测
r语言·qgis·气候变化·遥感水文·分布式水文模型·vic水文模型
天青色等烟雨..2 天前
基于R语言地理加权回归、主成份分析、判别分析等空间异质性数据分析实践技术应用
数据分析·回归·r语言
asyxchenchong8883 天前
R语言的现代线性回归实践
r语言
Michelle80233 天前
24大数据 饼图复习
r语言
yingjie1104 天前
Scanpy vs Seurat 深度对比:Python 与 R 的单细胞分析框架谁更强?
开发语言·python·r语言·生物信息学·单细胞转录组·seurat·scanpy
Michelle80234 天前
24大数据 散点图复习
r语言
云上码厂5 天前
R 语言基于 lavaan 包实现结构方程模型 (SEM) 从环境配置到建模绘图全流程实战
开发语言·r语言
不务正业的小主治7 天前
ezygene-多种算法计算免疫评分
人工智能·r语言·简析基因·ezygene·免疫分析