如何在y = 0的上方和下方用不同的颜色填充geom_polygon? [英] How to fill geom_polygon with different colors above and below y = 0?
本文介绍了如何在y = 0的上方和下方用不同的颜色填充geom_polygon?的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
考虑以下多边形图:
ggplot(df, aes(x=year,y=afw)) +geom_polygon() +scale_x_continuous("", expand=c(0,0)，breaks=seq(1910,2010,10)) +主题_bw()但是，我想用两种不同的颜色填充它.例如，0 上方的黑色区域为红色，0 下方的黑色区域为蓝色.不幸的是，使用 fill=col 不会填充正确的区域.
我尝试了以下代码(我添加了 geom_line 以说明填充的边框应该在哪里):
ggplot(df, aes(x=year,y=afw)) +geom_line() +geom_polygon(aes(fill=col), alpha=0.5) +scale_x_continuous("", expand=c(0,0)，breaks=seq(1910,2010,10)) +主题_bw()给出:
如您所见，它的填充量超出了预期.我该如何解决这个问题?
数据:
df <- structure(list(year = c(1901, 1901, 1901, 1902, 1903, 1904, 1905, 1906, 1907, 1908, 1909, 1910, 19121, 19, 19, 19)1915年，1916年，1917年，1918年，1919年，1920年，1921年，1922年，1923年，1924年，1925年，1926年，1927年，1928年，1929年，1930年，1931年，1932年，1933年，1934年，1935年，1936年，1937年，1938年，1939年，1940年，1941年，1942年，1943年，1944年，1945年，1946年，1947年，1948年，1949年，1950年，1951年，1952年，1953年，1954年，1955年，1956年，1957年，1958年，1959年，1960年，1961年，1962年，1963年，1964年，1965年，1966年，1967年，1968年，1969年，1970年，1971年，1972年，1973年，1974年，1975年，1976年，1977年，1978年，1979年，1980年，1981年，1982年，1983年，1984年，1985年，1986年，1987年，1988年，1989年，1990年，1991年，1992年，1993年，1994年，1995年，1996年，1997年，1998年，1999年，2000年，2001年，2002年，2003年，2004年，2005年，2006年，2007年，2008年，2009年，2010年，2011年，2012年，2013年，2013年，2013年)，AFW = C(0，0，-0.246246074793035，-2.39463317156723，-2.39785897801884，0.840850699400514，-0.843020268341422，-3.02043962318013，-0.033342848986583，-2.04947188124465，-0.00431059092206709，2.49568940907793，1.96988295746503，2.26665715101342，0.986011989723095，1.79568940907793，2.06665715101342，-0.601084784470454，-3.21076220382529，2.65052811875535，0.46988295746503，-1.09140736511562，0.0505281187553526，1.41827005423922，-2.80108478447045，0.611818441335997，-1.83011704253497，-0.30753639737368，-4.43011704253497，-0.897858978018841，1.98601198972309，-0.965600913502712，0.0795603768198685，0.308592634884385， -5.33011704253497，4.00214102198116，-0.594633171567228，0.0698829574650297，-1.60753639737368，-2.81398801027691，-2.21398801027691，-2.4365686554382，1.53439908649729，1.06665715101342，-1.87205252640594，-0.688181558664002，0.0569797316585783，-3.51398801027691，0.979560376819868，0.289237796174707，1.24085069940051，-4.39140736511562，1.13117328004567，-1.72689123608336，2.20214102198116，2.27310876391664，1.46665715101342，2.18278618327148，-0.23011704253497，1.50536682843277，1.17633457036826，-0.0785041393091639，-1.54947188124465，-3.85269768769626，-4.31398801027691，-0.80753639737368，1.27956037681987，1.2376248929489，0.195689409077933，-3.38172994576078，-4.88172994576078，-0.675278332857551，2.25375392520697，0.0924636026263199，-0.446246074793035，4.06988295746503，0.350528118755352，-1.48172994576078，1.81504424778761，-1.42689123608336，2.22472166714245，0.376334570368256，-3.88495575221239，0.211818441335998，0.586011989723094，1.14407650585213，2.55697973165858，1.92794747359406，1.20214102198116，3.83439908649729，1.64407650585213，0.986011989723095，0.753753925206965，0.508592634884385，1.911818441336，2.11504424778761，-4.06560091350271，-2.58495575221239，1.80859263488438，1.37956037681987，1.58923779617471，1.88601198972309，-0.323665429631744，-0.291407365115615，0.818270054239223，0.0569797316585783，0.795689409077933，3.32472166714245，0.595689409077933，-0.733342848986583，-0.955923494147874, -4.32689123608336, 3.29891521552955, 1.85697973165858, 2.74407650585213, 0, 0), col = 结构(c(1L, 2L, 1 L, 1 L, 1 L, 2 L, 1 L, 1 L, 1 L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L,2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L,1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L,2L、2L、1L、2L、2L、1L、2L、1L、2L、2L、1L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、2L、11L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L), .Label = c("B","A"), class = "factor")), .Names = c("year", "afw", "col"), class = c("tbl_df", "data.frame"), row.names =c(NA, -117L))注意:正如您在数据中看到的，1901 年和 2013 年都有 3 行.我这样做是因为我想正确填充.虽然黑色填充是正确的，但我似乎没有得到带有颜色的可行解决方案.
原始数据集:
orig <- structure(list(year = c(1901, 1902, 1903, 1904, 1905, 1906, 1907, 1908, 1909, 1910, 1911, 1912, 1916, 1916, 1914, 1906)1917年，1918年，1919年，1920年，1921年，1922年，1923年，1924年，1925年，1926年，1927年，1928年，1929年，1930年，1931年，1932年，1933年，1934年，1935年，1936年，1937年，1938年，1939年，1940年，1941年，1942年，1943年，1944年，1945年，1946年，1947年，1948年，1949年，1950年，1951年，1952年，1953年，1954年，1955年，1956年，1957年，1958年，1959年，1960年，1961年，1962年，1963年，1964年，1965年，1966年，1967年，1968年，1969年，1970年，1971年，1972年，1973年，1974年，1975年，1976年，1977年，1978年，1979年，1980年，1981年，1982年，1983年，1984年，1985年，1986年，1987年，1988年，1989年，1990年，1991年，1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 0, 2, 1, 0, 2, 1, 0, 2, 0, 1, 0, 20.246246074793035，-2.39463317156723，-2.39785897801884，0.840850699400514，-0.843020268341422，-3.02043962318013，-0.033342848986583，-2.04947188124465，-0.00431059092206709，2.49568940907793，1.96988295746503，2.26665715101342，0.986011989723095，1.79568940907793，2.06665715101342，-0.601084784470454，-3.21076220382529，2.65052811875535，0.46988295746503，-1.09140736511562，0.0505281187553526，1.41827005423922，-2.80108478447045，0.611818441335997，-1.83011704253497，-0.30753639737368，-4.43011704253497，-0.897858978018841，1.98601198972309，-0.965600913502712，0.0795603768198685，0.308592634884385，-5.33011704253497，4.00214102198116，-0.594633171567228，0.0698829574650297，-1.60753639737368，-2.81398801027691，-2.21398801027691，-2.4365686554382，1.53439908649729，1.06665715101342，-1.87205252640594，-0.688181558664002，0.0569797316585783，-3.51398801027691，0.979560376819868，0.289237796174707，1.24085069940051，-4.39140736511562，1.13117328004567，-1.72689123608336，2.20214102198116，2.27310876391664，1.46665715101342，2.18278618327148，-0.23011704253497，1.50536682843277，1.17633457036826，-0.0785041393091639，-1.54947188124465，-3.85269768769626，-4.31398801027691，-0.80753639737368，1.27956037681987，1.2376248929489，0.195689409077933， -3.38172994576078，-4.88172994576078，-0.675278332857551，2.25375392520697，0.0924636026263199，-0.446246074793035，4.06988295746503，0.350528118755352，-1.48172994576078，1.81504424778761，-1.42689123608336，2.22472166714245，0.376334570368256，-3.88495575221239，0.211818441335998，0.586011989723094，1.14407650585213，2.55697973165858，1.92794747359406，1.20214102198116，3.83439908649729，1.64407650585213，0.986011989723095，0.753753925206965，0.508592634884385，1.911818441336，2.11504424778761，-4.06560091350271，-2.58495575221239，1.80859263488438，1.37956037681987，1.58923779617471，1.88601198972309，-0.323665429631744，-0.291407365115615，0.818270054239223，0.0569797316585783，0.795689409077933，3.32472166714245，0.595689409077933，-0.733342848986583，-0.955923494147874，-4.32689123608336，3.29891521552955, 1.85697973165858, 2.74407650585213)), .Names = c("year", "afw"), class = c("tbl_df", "data.frame"), row.names = c(NA, -113L)) 解决方案
获取两个连续时间步长的 y 值符号不同的索引.在这些点之间使用线性插值来生成新的 x 值，其中 y 为零.
首先，一个较小的示例，以便更容易地感受线性插值以及将哪些点添加到原始数据中:
#原始数据d <- data.frame(x = 1:6,y = c(-1, 2, 1, 2, -1, 1))# 强制到 data.table图书馆(数据表)设置DT(d)# 确保数据按 x 排序设置顺序(d，x)# 添加分组变量# 在这个例子中只跟踪原始点和插值点d[ , g := 原点"]# 插值d2 = d[ , {ix = .I[c(FALSE, abs(diff(sign(d$y))) == 2)]如果(长度(ix)){pred_x = sapply(ix, function(i) approx(x = y[c(i-1, i)], y = x[c(i-1, i)], xout = 0)$y)rbindlist(.(.SD, data.table(x = pred_x, y = 0, g = "new")))} else .SD}]d2# x y grp# 1 1.000000 -1 原点# 2 2.000000 2 原点# 3 3.000000 1 原件# 4 4.000000 2 原件# 5 5.000000 -1 原件# 6 6.000000 1 原件# 13 1.333333 0 新# 11 4.666667 0 新# 12 5.500000 0 新用颜色区分原始点和新点的绘图:
ggplot(data = d2, aes(x = x, y = y)) +geom_area(data = d2[y <= 0], 填充 = 红色", alpha = 0.2) +geom_area(data = d2[y >= 0], 填充 = 蓝色", alpha = 0.2) +geom_point(aes(color = g), size = 4) +scale_color_manual(values = c("red", "black")) +主题_bw()应用于 OP 的数据:
d = as.data.table(orig)# setorder(d, 年)d2 = d[ , {ix = .I[c(FALSE, abs(diff(sign(d$afw))) == 2)]如果(长度(ix)){pred_yr = sapply(ix, function(i) approx(afw[c(i-1, i)], year[c(i-1, i)], xout = 0)$y)rbindlist(.(.SD, data.table(year = pred_yr, afw = 0)))} else .SD}]ggplot(数据 = d2, aes(x = 年, y = afw)) +geom_area(数据= d2[afw <= 0]，填充=红色")+geom_area(data = d2[afw >= 0], 填充 = 蓝色") +主题_bw()回复
对于改编自@kohske 的回答此处(归功于他)，请参阅以前的编辑.
Considering the following polygon plot:
ggplot(df, aes(x=year,y=afw)) +
geom_polygon() +
scale_x_continuous("", expand=c(0,0), breaks=seq(1910,2010,10)) +
theme_bw()
However, i want to fill this with two different colors. For example red for the black areas above 0 and blue for the black areas below 0. Unfortunately, using fill=col doesn't fill the correct areas.
I tried the following code (I added the geom_line in order to illustrate where the border of the fill should be):
ggplot(df, aes(x=year,y=afw)) +
geom_line() +
geom_polygon(aes(fill=col), alpha=0.5) +
scale_x_continuous("", expand=c(0,0), breaks=seq(1910,2010,10)) +
theme_bw()
which gives:
As you can see, it's filling a lot more than it's supposed to do. How can I solve this?
The data:
df <- structure(list(year = c(1901, 1901, 1901, 1902, 1903, 1904, 1905, 1906, 1907, 1908, 1909, 1910, 1911, 1912, 1913, 1914, 1915, 1916, 1917, 1918, 1919, 1920, 1921, 1922, 1923, 1924, 1925, 1926, 1927, 1928, 1929, 1930, 1931, 1932, 1933, 1934, 1935, 1936, 1937, 1938, 1939, 1940, 1941, 1942, 1943, 1944, 1945, 1946, 1947, 1948, 1949, 1950, 1951, 1952, 1953, 1954, 1955, 1956, 1957, 1958, 1959, 1960, 1961, 1962, 1963, 1964, 1965, 1966, 1967, 1968, 1969, 1970, 1971, 1972, 1973, 1974, 1975, 1976, 1977, 1978, 1979, 1980, 1981, 1982, 1983, 1984, 1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2013, 2013), afw = c(0, 0, -0.246246074793035, -2.39463317156723, -2.39785897801884, 0.840850699400514, -0.843020268341422, -3.02043962318013, -0.033342848986583, -2.04947188124465, -0.00431059092206709, 2.49568940907793, 1.96988295746503, 2.26665715101342, 0.986011989723095, 1.79568940907793, 2.06665715101342, -0.601084784470454, -3.21076220382529, 2.65052811875535, 0.46988295746503, -1.09140736511562, 0.0505281187553526, 1.41827005423922, -2.80108478447045, 0.611818441335997, -1.83011704253497, -0.30753639737368, -4.43011704253497, -0.897858978018841, 1.98601198972309, -0.965600913502712, 0.0795603768198685, 0.308592634884385, -5.33011704253497, 4.00214102198116, -0.594633171567228, 0.0698829574650297, -1.60753639737368, -2.81398801027691, -2.21398801027691, -2.4365686554382, 1.53439908649729, 1.06665715101342, -1.87205252640594, -0.688181558664002, 0.0569797316585783, -3.51398801027691, 0.979560376819868, 0.289237796174707, 1.24085069940051, -4.39140736511562, 1.13117328004567, -1.72689123608336, 2.20214102198116, 2.27310876391664, 1.46665715101342, 2.18278618327148, -0.23011704253497, 1.50536682843277, 1.17633457036826, -0.0785041393091639, -1.54947188124465, -3.85269768769626, -4.31398801027691, -0.80753639737368, 1.27956037681987, 1.2376248929489, 0.195689409077933, -3.38172994576078, -4.88172994576078, -0.675278332857551, 2.25375392520697, 0.0924636026263199, -0.446246074793035, 4.06988295746503, 0.350528118755352, -1.48172994576078, 1.81504424778761, -1.42689123608336, 2.22472166714245, 0.376334570368256, -3.88495575221239, 0.211818441335998, 0.586011989723094, 1.14407650585213, 2.55697973165858, 1.92794747359406, 1.20214102198116, 3.83439908649729, 1.64407650585213, 0.986011989723095, 0.753753925206965, 0.508592634884385, 1.911818441336, 2.11504424778761, -4.06560091350271, -2.58495575221239, 1.80859263488438, 1.37956037681987, 1.58923779617471, 1.88601198972309, -0.323665429631744, -0.291407365115615, 0.818270054239223, 0.0569797316585783, 0.795689409077933, 3.32472166714245, 0.595689409077933, -0.733342848986583, -0.955923494147874, -4.32689123608336, 3.29891521552955, 1.85697973165858, 2.74407650585213, 0, 0), col = structure(c(1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L), .Label = c("B", "A"), class = "factor")), .Names = c("year", "afw", "col"), class = c("tbl_df", "data.frame"), row.names = c(NA, -117L))
Note: as you can see in the data, there are 3 rows for both 1901 and 2013. I did this because I wanted to get the fill right. Although the black fill is correct, I seem not to get a working solution with colors.
The original dataset:
orig <- structure(list(year = c(1901, 1902, 1903, 1904, 1905, 1906, 1907, 1908, 1909, 1910, 1911, 1912, 1913, 1914, 1915, 1916, 1917, 1918, 1919, 1920, 1921, 1922, 1923, 1924, 1925, 1926, 1927, 1928, 1929, 1930, 1931, 1932, 1933, 1934, 1935, 1936, 1937, 1938, 1939, 1940, 1941, 1942, 1943, 1944, 1945, 1946, 1947, 1948, 1949, 1950, 1951, 1952, 1953, 1954, 1955, 1956, 1957, 1958, 1959, 1960, 1961, 1962, 1963, 1964, 1965, 1966, 1967, 1968, 1969, 1970, 1971, 1972, 1973, 1974, 1975, 1976, 1977, 1978, 1979, 1980, 1981, 1982, 1983, 1984, 1985, 1986, 1987, 1988, 1989, 1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 2009, 2010, 2011, 2012, 2013), afw = c(-0.246246074793035, -2.39463317156723, -2.39785897801884, 0.840850699400514, -0.843020268341422, -3.02043962318013, -0.033342848986583, -2.04947188124465, -0.00431059092206709, 2.49568940907793, 1.96988295746503, 2.26665715101342, 0.986011989723095, 1.79568940907793, 2.06665715101342, -0.601084784470454, -3.21076220382529, 2.65052811875535, 0.46988295746503, -1.09140736511562, 0.0505281187553526, 1.41827005423922, -2.80108478447045, 0.611818441335997, -1.83011704253497, -0.30753639737368, -4.43011704253497, -0.897858978018841, 1.98601198972309, -0.965600913502712, 0.0795603768198685, 0.308592634884385, -5.33011704253497, 4.00214102198116, -0.594633171567228, 0.0698829574650297, -1.60753639737368, -2.81398801027691, -2.21398801027691, -2.4365686554382, 1.53439908649729, 1.06665715101342, -1.87205252640594, -0.688181558664002, 0.0569797316585783, -3.51398801027691, 0.979560376819868, 0.289237796174707, 1.24085069940051, -4.39140736511562, 1.13117328004567, -1.72689123608336, 2.20214102198116, 2.27310876391664, 1.46665715101342, 2.18278618327148, -0.23011704253497, 1.50536682843277, 1.17633457036826, -0.0785041393091639, -1.54947188124465, -3.85269768769626, -4.31398801027691, -0.80753639737368, 1.27956037681987, 1.2376248929489, 0.195689409077933, -3.38172994576078, -4.88172994576078, -0.675278332857551, 2.25375392520697, 0.0924636026263199, -0.446246074793035, 4.06988295746503, 0.350528118755352, -1.48172994576078, 1.81504424778761, -1.42689123608336, 2.22472166714245, 0.376334570368256, -3.88495575221239, 0.211818441335998, 0.586011989723094, 1.14407650585213, 2.55697973165858, 1.92794747359406, 1.20214102198116, 3.83439908649729, 1.64407650585213, 0.986011989723095, 0.753753925206965, 0.508592634884385, 1.911818441336, 2.11504424778761, -4.06560091350271, -2.58495575221239, 1.80859263488438, 1.37956037681987, 1.58923779617471, 1.88601198972309, -0.323665429631744, -0.291407365115615, 0.818270054239223, 0.0569797316585783, 0.795689409077933, 3.32472166714245, 0.595689409077933, -0.733342848986583, -0.955923494147874, -4.32689123608336, 3.29891521552955, 1.85697973165858, 2.74407650585213)), .Names = c("year", "afw"), class = c("tbl_df", "data.frame"), row.names = c(NA, -113L))
解决方案
Get the indices where the y value of two consecutive time steps have different sign. Use linear interpolation between these points to generate new x values where y is zero.
First, a smaller example to make it easier to get a feeling for the linear interpolation and which points are added to the original data:
# original data
d <- data.frame(x = 1:6,
y = c(-1, 2, 1, 2, -1, 1))
# coerce to data.table
library(data.table)
setDT(d)
# make sure data is ordered by x
setorder(d, x)
# add a grouping variable
# only to keep track of original and interpolated points in this example
d[ , g := "orig"]
# interpolation
d2 = d[ , {
ix = .I[c(FALSE, abs(diff(sign(d$y))) == 2)]
if(length(ix)){
pred_x = sapply(ix, function(i) approx(x = y[c(i-1, i)], y = x[c(i-1, i)], xout = 0)$y)
rbindlist(.(.SD, data.table(x = pred_x, y = 0, g = "new")))} else .SD
}]
d2
# x y grp
# 1 1.000000 -1 orig
# 2 2.000000 2 orig
# 3 3.000000 1 orig
# 4 4.000000 2 orig
# 5 5.000000 -1 orig
# 6 6.000000 1 orig
# 13 1.333333 0 new
# 11 4.666667 0 new
# 12 5.500000 0 new
Plot with original and new points differentiated by color:
ggplot(data = d2, aes(x = x, y = y)) +
geom_area(data = d2[y <= 0], fill = "red", alpha = 0.2) +
geom_area(data = d2[y >= 0], fill = "blue", alpha = 0.2) +
geom_point(aes(color = g), size = 4) +
scale_color_manual(values = c("red", "black")) +
theme_bw()
Apply on OP's data:
d = as.data.table(orig)
# setorder(d, year)
d2 = d[ , {
ix = .I[c(FALSE, abs(diff(sign(d$afw))) == 2)]
if(length(ix)){
pred_yr = sapply(ix, function(i) approx(afw[c(i-1, i)], year[c(i-1, i)], xout = 0)$y)
rbindlist(.(.SD, data.table(year = pred_yr, afw = 0)))} else .SD}]
ggplot(data = d2, aes(x = year, y = afw)) +
geom_area(data = d2[afw <= 0], fill = "red") +
geom_area(data = d2[afw >= 0], fill = "blue") +
theme_bw()
In reply to @Jason Whythe's comment, the method above can be modified to account for grouped data. The interpolation is made within each group, and the plot is facetted by group:
# data grouped by 'id'
d = data.table(
id = rep(c("a", "b", "c"), c(6, 5, 4)),
x = as.numeric(c(1:6, 1:5, 1:4)),
y = c(-1, 2, 1, 2, -1, 1,
0, -2, 0, -1, -2,
2, 1, -1, 1.5))
# again, this variable is just added for illustration
d[ , g := "orig"]
d2 = d[ , {
ix = .I[c(FALSE, abs(diff(sign(.SD$y))) == 2)]
if(length(ix)){
pred_x = sapply(ix, function(i) approx(x = d$y[c(i-1, i)], y = d$x[c(i-1, i)], xout = 0)$y)
rbindlist(.(.SD, data.table(x = pred_x, y = 0, g = "new")))} else .SD
}, by = id]
ggplot(data = d2, aes(x = x, y = y)) +
facet_wrap(~ id) +
geom_area(data = d2[y <= 0], fill = "red", alpha = 0.2) +
geom_area(data = d2[y >= 0], fill = "blue", alpha = 0.2) +
geom_point(aes(color = g), size = 4) +
scale_color_manual(values = c("red", "black")) +
theme_bw()
For an alternative base solution adapted from @kohske's answer here (credits to him), see previous edits.
这篇关于如何在y = 0的上方和下方用不同的颜色填充geom_polygon?的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！
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