Entfernen Sie ausgewählte Beschriftungen (Faktoren) aus der Legende in ggplot2

Question

Ist es möglich, die grauen Faktoren (1-5) in der Legende dieses Diagramms zu entfernen, d. H. Nur "Best", "Suggested" und "Worst" anzeigen? Ich habe bereits eine Reihe von Hacks ausprobiert, aber die meisten haben entweder die graue Färbung der Balken entfernt (in Gruppen von je 25) oder nur die Balken, die ich rot, gelb und grün gefärbt habe.

# ggplot2 
barplot <- ggplot(training_results.barplot, mapping=aes(x=name, fill=factor(a))) # filling based on a column ##mapping=aes(x=name, fill=factor(a)) 
barplot <- barplot + geom_histogram(stat = "identity", aes(name,wer)) ##colour="black" 
barplot <- barplot + scale_fill_manual(values=c("#555555", "#777777", "#555555", "#777777", "#555555", color.best, color.suggested, color.worst), labels=c(NA,NA,NA,NA,NA,"Best","Suggested","Worst")) # 6th = best; 7th = suggested; 8th = worst 
barplot <- barplot + everyNthLabel(training_results$name,5) # only show every 5th label on x-axis 
barplot <- barplot + theme_minimal() 
barplot <- barplot + theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1, vjust = 0.5),legend.position=c(.5, .9)) # rotate labels on x-axis ##, legend.position="none" 
barplot <- barplot + coord_cartesian(ylim = c(35, 45)) 
# Legend 
barplot <- barplot + guides(fill = guide_legend(title="Models", title.position="top", direction="horizontal")) 
# Axis labels 
barplot <- barplot + xlab("Number of EM-Training Iterations") + opts(axis.title.x = theme_text(vjust=-0.3)) 
barplot <- barplot + ylab("Word Error Rate (WER)") + opts(axis.title.y = theme_text(vjust=0.2)) 

Die Daten, die ich bin mit Aussehen wie folgt, wobei a der Faktor ist, der die Füllung Farbe sollte abhängen; a = 6, 7 und 8 markieren die markierten Fälle (grün, gelb bzw. rot).

a b c name corr acc H D S I N wer 
1 1 1 1 1+1+1 66.63 59.15 4167 238 1849 468 6254 40.85 
2 1 1 2 1+1+2 66.66 59.29 4169 235 1850 461 6254 40.71 
3 1 1 3 1+1+3 66.81 59.42 4178 226 1850 462 6254 40.58 
4 8 1 4 1+1+4 66.57 59.08 4163 223 1868 468 6254 40.92 
5 1 1 5 1+1+5 66.89 59.34 4183 226 1845 472 6254 40.66 
6 1 2 1 1+2+1 66.63 59.10 4167 240 1847 471 6254 40.90 
7 1 2 2 1+2+2 66.82 59.45 4179 228 1847 461 6254 40.55 
8 1 2 3 1+2+3 66.74 59.31 4174 225 1855 465 6254 40.69 
9 1 2 4 1+2+4 67.00 59.50 4190 226 1838 469 6254 40.50 
10 1 2 5 1+2+5 66.90 59.19 4184 230 1840 482 6254 40.81 
11 1 3 1 1+3+1 66.68 59.16 4170 227 1857 470 6254 40.84 
12 1 3 2 1+3+2 66.76 59.23 4175 226 1853 471 6254 40.77 
etc. 

Answer 1

Zuerst als Variable für die Füllung verwendete numerische es dann umwandeln Faktor (zum Beispiel mit unterschiedlichen Namen a2) und legen Sie Etiketten für die Stufen Faktor, wie Sie benötigen (jede Ebene verschiedene Etiketten so zum ersten braucht fünf Nummern habe ich die gleichen Nummern verwendet).

training_results.barplot$a2<-factor(training_results.barplot$a, 
         labels=c("1","2","3","4","5","Best","Suggested","Worst")) 

Verwenden Sie nun diese neue Variable für die fill=. Dadurch werden Beschriftungen in der Legende wie Sie benötigen. Mit dem Argument breaks= in der scale_fill_manual() Sie Katze Ebenen festlegen, die Sie in der Legende anzeigen müssen, aber entfernen Sie das Argument labels=. Beide Argumente können nur verwendet werden, wenn sie die gleiche Länge haben.

ggplot(training_results.barplot, mapping=aes(x=name,y=wer, fill=a2)) + 
    geom_bar(stat = "identity") + 
    scale_fill_manual(breaks=c("Best","Suggested","Worst"), 
        values=c("#555555", "#777777", "#555555", "#777777", 
          "#555555", "green", "orange", "red")) 

Hier ist ein Datum für diese Antwort verwendet:

training_results.barplot<-structure(list(a = c(1L, 2L, 1L, 8L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 1L, 
1L, 1L), b = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L 
), c = c(1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L, 3L, 4L, 5L, 1L, 2L), name = structure(1:12, .Label = c("1+1+1", 
"1+1+2", "1+1+3", "1+1+4", "1+1+5", "1+2+1", "1+2+2", "1+2+3", 
"1+2+4", "1+2+5", "1+3+1", "1+3+2"), class = "factor"), corr = c(66.63, 
66.66, 66.81, 66.57, 66.89, 66.63, 66.82, 66.74, 67, 66.9, 66.68, 
66.76), acc = c(59.15, 59.29, 59.42, 59.08, 59.34, 59.1, 59.45, 
59.31, 59.5, 59.19, 59.16, 59.23), H = c(4167L, 4169L, 4178L, 
4163L, 4183L, 4167L, 4179L, 4174L, 4190L, 4184L, 4170L, 4175L 
), D = c(238L, 235L, 226L, 223L, 226L, 240L, 228L, 225L, 226L, 
230L, 227L, 226L), S = c(1849L, 1850L, 1850L, 1868L, 1845L, 1847L, 
1847L, 1855L, 1838L, 1840L, 1857L, 1853L), I = c(468L, 461L, 
462L, 468L, 472L, 471L, 461L, 465L, 469L, 482L, 470L, 471L), 
    N = c(6254L, 6254L, 6254L, 6254L, 6254L, 6254L, 6254L, 6254L, 
    6254L, 6254L, 6254L, 6254L), wer = c(40.85, 40.71, 40.58, 
    40.92, 40.66, 40.9, 40.55, 40.69, 40.5, 40.81, 40.84, 40.77 
    )), .Names = c("a", "b", "c", "name", "corr", "acc", "H", 
"D", "S", "I", "N", "wer"), class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12"))