本篇是ggplot2基础语法系列的第六篇推文，来介绍与图例相关的函数和参数。

library(ggplot2)
library(patchwork)

下面两幅图代码的区别仅在于映射关系中，一个是col = cyl，另一个是col = factor(cyl)：

p11 <- ggplot(mtcars, aes(mpg, drat)) +geom_point(aes(col = cyl))p21 <- ggplot(mtcars, aes(mpg, drat)) +geom_point(aes(col = factor(cyl)))p11 + p21

• 图1是映射变量为连续变量时的默认图例形式；

• 图2是映射变量为离散变量时的默认图例形式。

1 图例函数

ggplot2绘图系统的图例函数的使用方式与主题函数类似（见语法入门第5部分），需要放在guides()函数内赋值给对应的映射参数：

guides(...)

图例函数以guide_开头进行命名，下文依次进行介绍。

1.1 删去图例

不同于基础绘图系统，ggplot2绘图系统的图例是自动添加的，并且与几何图形函数中的映射关系是一一对应的。但有时候，图例并不是必需的，删去图例有多种方法，具体见以下示例：

p12 <- p11 + guides(col = guide_none())
p13 <- p12 + guides(col = F)
p22 <- p21 + theme(legend.position = "none")p12 + p13 + p22

• 图1和图2的方法是类似的，因为图例是由映射关系col = cyl产生的，那么只需在guides()函数中将col参数赋值为guide_none()函数的输出内容或直接赋值为FALSE；

• 图3使用的是主题函数中的图例位置参数，它不针对特定的映射关系，对所有图例起作用；

• 两种方法的区别：当有多个图例时，图1、图2的方法只会去除由col参数生成的图例，对其他图例无影响；图3的方法会去除所有图例。

1.2 连续型图例

调整连续型映射关系的图例函数是guide_colourbar()，它的语法结构如下：

guide_colourbar(title = waiver(), title.position = NULL, title.theme = NULL, title.hjust = NULL, title.vjust = NULL,label = TRUE, label.position = NULL, label.theme = NULL,label.hjust = NULL, label.vjust = NULL,barwidth = NULL, barheight = NULL,nbin = 300, raster = TRUE,frame.colour = NULL, frame.linewidth = 0.5,frame.linetype = 1, ticks = TRUE,ticks.colour = "white", ticks.linewidth = 0.5,draw.ulim = TRUE, draw.llim = TRUE,direction = NULL, default.unit = "line",reverse = FALSE, order = 0,available_aes = c("colour", "color", "fill")
)

该函数的参数根据名称都很好理解，这里就不再一一介绍了。

示例如下：

p14 <- p11 + guides(col = guide_colorbar(title = "图例",frame.colour = "black",ticks.colour = NA,reverse = T,title.vjust = 0.8,barheight = 8))p14

1.3 离散型图例

调整离散型映射关系的图例函数是guide_legend()，它的语法结构如下：

guide_legend(title = waiver(), title.position = NULL, title.theme = NULL, title.hjust = NULL, title.vjust = NULL,label = TRUE, label.position = NULL, label.theme = NULL,label.hjust = NULL, label.vjust = NULL,keywidth = NULL, keyheight = NULL,direction = NULL, default.unit = "line",override.aes = list(),nrow = NULL, ncol = NULL, byrow = FALSE,reverse = FALSE, order = 0
)

示例如下：

p23 <- p21 + guides(col = guide_legend(title = "图例",nrow = 2, byrow = T,reverse = T
))p23

1.4 分箱型图例

调整分箱型映射的图例函数有两个。

guide_coloursteps()函数的语法结构如下：

guide_coloursteps(even.steps = TRUE, show.limits = NULL,ticks = FALSE, ...
)

guide_bins()函数的语法结构如下：

guide_bins(title = waiver(), title.position = NULL,title.theme = NULL, title.hjust = NULL,title.vjust = NULL, label = TRUE,label.position = NULL, label.theme = NULL,label.hjust = NULL, label.vjust = NULL,keywidth = NULL, keyheight = NULL,axis = TRUE, axis.colour = "black",axis.linewidth = 0.5, axis.arrow = NULL,direction = NULL, default.unit = "line",override.aes = list(), reverse = FALSE,order = 0, show.limits = NULL,...
)

通过以下示例可以看出两个函数效果的区别：

p31 <- ggplot(mtcars, aes(mpg, drat)) + geom_point(aes(col = mpg))p32 <- p31 + guides(col = guide_colorsteps())
p33 <- p31 + guides(col = guide_bins())p32 + p33

1.5 调整坐标轴

ggplot2工具包的开发者认为图例与坐标轴的要素存在共通之处，因此将图例和坐标轴统称为guide。具体见下图：

图片来源：https://ggplot2-book.org/scales-guides.html

调整坐标轴的函数是guide_axis()，语法结构如下：

guide_axis(title = waiver(), check.overlap = FALSE,angle = NULL, n.dodge = 1,order = 0, position = waiver()
)

上篇介绍了坐标标度函数，各位读者可以将其与如下代码对比：

p41 <- ggplot(mtcars, aes(mpg, drat)) + geom_point()p41 + guides(x = guide_axis(title = "自变量",angle = 45
))

2 主题函数中的图例参数

图例函数对图例的调整是比较有限的，主题函数theme()函数中与图例有关的参数如下：

theme(...,legend.background,legend.margin,legend.spacing,legend.spacing.x,legend.spacing.y,legend.key,legend.key.size,legend.key.height,legend.key.width,legend.text,legend.text.align,legend.title,legend.title.align,legend.position,legend.direction,legend.justification,legend.box,legend.box.just,legend.box.margin,legend.box.background,legend.box.spacing,...
)

比如许多人不太喜欢图例中自带的白色背景，尤其是在离散映射的图例中，而图例函数是不能对其调整的，需要使用主题函数中的legend.key参数。具体见如下代码：

p24 <- p23 + theme(legend.key = element_rect(fill = NA, colour = "grey")
)p24

3 多图例管理

上文都是针对单个图例的介绍。当一幅图存在多种映射关系时，可能出现多个图例，下文提供一些多图例管理的思路。

第一种情况是，多个映射关系对应的是同一个离散变量，这时图例会自动进行合并，实际上不算是真正的多图例。

示例如下：

p51 <- ggplot(mtcars, aes(mpg, drat)) +geom_point(aes(col = factor(cyl), size = factor(cyl)))p51

第二种情况是真正的多图例，如下：

p52 <- ggplot(mtcars, aes(mpg, drat)) +geom_point(aes(col = factor(cyl), size = factor(vs)))p52

在使用图例函数调整时，需要分别对映射参数进行赋值：

p53 <- p52 + guides(col = guide_legend(title = "cyl",order = 1),size = guide_legend(title = "vs",order = 2))p53

• order参数用于调整图例的顺序。

使用主题函数中的图例参数时，针对的是所有图例：

p54 <- p53 + theme(legend.key = element_rect(fill = NA, colour = "grey")
)p54