Herstellung einer variablen Formen in verschiedenen Farben sein (ggplot2)

Question

So jetzt habe ich diese Handlung habe:

my plot

(leider ist es nicht Inline-Bild, das auf Stack-Überlauf ist mein erstes Mal und es ließ mich nicht Bilder posten)

Das Grundstück mit diesem Code erzeugt wird:

ggplot(potassium.data,    
aes(x=Experiment,y=value, 
colour=Pedigree))+geom_jitter()+labs(title=element) 

Das Problem ist, gibt es 31 verschiedene Mais Abstammungen zu sein Grundstück Hier ist es schwierig, die Farben voneinander zu unterscheiden. Ich frage mich, ob es möglich ist, dass die Farbe und Form des Punktes verwendet werden, um einen Stammbaum eindeutig zu identifizieren, so dass beispielsweise ein Stammbaum rote Quadrate, ein anderer rote Kreise, ein dritter blauer Quadrate, ein vierter ist ist blaue Kreise und so weiter. Dies würde die Unterscheidung der Punkte wesentlich erleichtern. Weiß jemand, wie man das macht?

Answer 1

Ich denke nicht, dass das möglich ist, wenn Sie die Formung durch Stammbaum machen, werden Sie am Ende mit so vielen Kategorien von Formen enden, wie Sie Farben jetzt haben.

Mit geom_label() und geom_text() können Sie die Sorte ID direkt auf die Handlung plotten, dann könnten Sie vielleicht eine separate Spalte für etwas Äquivalentes zur Gattung erstellen, so dass die Sorten irgendwie gruppiert werden könnten (vielleicht A, B , PH, usw.). Dann könnte man die Farbe durch den „Gattung“ Spalte, die die Handlung besser aussehen würden:

ggplot(potassium.data,    
aes(x=Experiment,y=value, label=Pedigree, colour = genus))+ 
geom_label(position = position_jitter())+ 
labs(title=element) 

Im Idealfall mit einem Grundstück Sie würden von der Gattung gefärbt am Ende, während nur die Nachsilbe Ziffern Plotten zur Zeit in Stamm.

Answer 2

Ich muss Nathan und Joran zustimmen, die Handlung ist ziemlich verwirrend, indem man so viele verschiedene Punkte hat und das Hinzufügen von Formen in die Mischung ist unwahrscheinlich, um zu helfen.

Um Ihre Frage zu beantworten, sollten Sie in der Lage sein, shape = pedigree zu verwenden, aber um den Graphen lesbarer zu machen, könnten Sie die Pedigrees von einem Experiment zum anderen mit einer geom_line verbinden, so dass der Leser weniger Zeit beim Scannen verbringt.