如何在 R 绘图叶绿体图中使用非默认色标？

Question

我正在使用 plotly 在 R 中创建叶绿素图，我遇到的唯一问题是设置不同的色阶。 我想使用 viridis 包中的岩浆色阶，但我似乎无法找出正确的方法。 我试过谷歌搜索和搜索，但没有答案是有效的。 有人有什么建议吗？

我得到的错误是：“unique() 仅适用于向量。” 我试过设置“discrete = TRUE”，但这不起作用。

如果您需要更多信息，请与我们联系。

create_cw_map <- function(data, color_var) {
  if (is.null(data))
    return(NULL)

  g <- list(scope = "usa",
           projection = list(type = "albers usa"),
           showlakes = FALSE)

  cw_map <- plot_geo(data,
                     locationmode = "USA-states") %>%
            add_trace(z = ~ get(color_var),
                      locations = ~ state,
                      color = ~ get(color_var),
                      colorscale =  scale_fill_viridis(option = "magma")) %>%
            colorbar(title = color_var) %>%
            layout(geo = g)

            print(cw_map)
}

Answer 1

我无权访问您的数据。 所以我决定使用 plotly 包中的教程数据来演示如何使用 viridis 颜色。

连续可变

如果您阅读了plot_ly()的帮助页面，您会看到colors被指定为 colorbrewer2.org 调色板名称（例如“YlOrRd”或“Blues”），或以十六进制“#RRGGBB”格式插入的颜色向量，或像 colorRamp() 这样的颜色插值函数。 您可以做的是使用 viridisLite 包中的magma()创建颜色向量。 这里我指定了colors = magma(50, alpha = 1, begin = 0, end = 1, direction = 1) 。 n = 50 表示我想要颜色向量中的 50 种颜色。 您想根据自己的情况使用这个数字。

library(dplyr)
library(viridis)
library(plotly)

df <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/2011_us_ag_exports.csv")
df$hover <- with(df, paste(state, '<br>', "Beef", beef, "Dairy", dairy, "<br>",
                       "Fruits", total.fruits, "Veggies", total.veggies,
                       "<br>", "Wheat", wheat, "Corn", corn))

# give state boundaries a white border
l <- list(color = toRGB("white"), width = 2)

# specify some map projection/options
g <- list(scope = 'usa',
          projection = list(type = 'albers usa'),
          showlakes = TRUE,
          lakecolor = toRGB('white'))

p <- plot_geo(df, locationmode = 'USA-states') %>%
       add_trace(z = ~total.exports,
                 text = ~hover,
                 locations = ~code,
                 color = ~total.exports,
                 colors = magma(50, alpha = 1, begin = 0, end = 1, direction = 1)) %>%
       colorbar(title = "Millions USD") %>%
       layout(title = '2011 US Agriculture Exports by State<br>(Hover for breakdown)',
              geo = g)

分类变量

发布我的答案后，我以为您使用的是分类变量。 我仔细研究了这个例子，并认为在 plotly 中创建一个带有这样一个变量的叶绿体图是很棘手的。 至少，我可以根据分类变量为多边形分配颜色，但是颜色条以一种有趣的方式出现。 所以我删除了它。 （如果有人可以改进这部分，请这样做。）

使用相同的数据，我做了以下事情。 我在 dplyr 包中使用ntile()创建了一个分类变量。 我在total.exports随机创建了 9 个级别。 然后，我使用magma()创建了九种颜色。 当我绘制下面的地图时，我使用了colors = foo[df$export_nth] 。 这基本上是使用foo创建 50 种颜色。 export_nth用作索引号。 我希望这会帮助您思考如何解决您的情况。

mutate(df, export_nth = ntile(x = total.exports, n = 9)) -> df

# Create a magma color vector

foo <- magma(n = 9, alpha = 1, begin = 0, end = 1, direction = 1)

p <- plot_geo(df, locationmode = 'USA-states') %>%
     add_trace(z = ~export_nth,
               text = ~hover,
               locations = ~code,
               colors = foo[df$export_nth],
               color = ~export_nth,
               showscale = FALSE) %>%
     layout(title = '2011 US Agriculture Exports by State<br>(Hover for breakdown)',
            geo = g)