那些遇到过的问题

如何添加纹理以填充ggplot2中的颜色？

rhh*_*rhh 90 r ggplot2

我目前正在使用scale_brewer()填充物,这些颜色看起来很漂亮(在屏幕上和通过彩色打印机),但在使用黑白打印机时相对均匀地打印为灰色.我搜索了在线ggplot2文档,但没有看到任何关于添加纹理来填充颜色的内容.有没有官方的ggplot2方式来做这个或有人有他们使用的黑客？通过纹理,我的意思是像斜条,反向对角线条,点图案等,当黑白打印时会区分填充颜色.

Doc*_*oct 81

嘿伙计们这里是一个小小的黑客,以一种非常基本的方式解决纹理问题:

ggplot2:使用R使一个条上的边框比其他条上的边框更暗

编辑:我终于有时间给出一个简单的例子,说明这个hack在ggplot2中至少允许3种类型的基本模式.代码:

Example.Data<- data.frame(matrix(vector(), 0, 3, dimnames=list(c(), c("Value", "Variable", "Fill"))), stringsAsFactors=F)

Example.Data[1, ] <- c(45, 'Horizontal Pattern','Horizontal Pattern' )
Example.Data[2, ] <- c(65, 'Vertical Pattern','Vertical Pattern' )
Example.Data[3, ] <- c(89, 'Mesh Pattern','Mesh Pattern' )


HighlightDataVert<-Example.Data[2, ]
HighlightHorizontal<-Example.Data[1, ]
HighlightMesh<-Example.Data[3, ]
HighlightHorizontal$Value<-as.numeric(HighlightHorizontal$Value)
Example.Data$Value<-as.numeric(Example.Data$Value)

HighlightDataVert$Value<-as.numeric(HighlightDataVert$Value)
HighlightMesh$Value<-as.numeric(HighlightMesh$Value)
HighlightHorizontal$Value<-HighlightHorizontal$Value-5
HighlightHorizontal2<-HighlightHorizontal
HighlightHorizontal2$Value<-HighlightHorizontal$Value-5
HighlightHorizontal3<-HighlightHorizontal2
HighlightHorizontal3$Value<-HighlightHorizontal2$Value-5
HighlightHorizontal4<-HighlightHorizontal3
HighlightHorizontal4$Value<-HighlightHorizontal3$Value-5
HighlightHorizontal5<-HighlightHorizontal4
HighlightHorizontal5$Value<-HighlightHorizontal4$Value-5
HighlightHorizontal6<-HighlightHorizontal5
HighlightHorizontal6$Value<-HighlightHorizontal5$Value-5
HighlightHorizontal7<-HighlightHorizontal6
HighlightHorizontal7$Value<-HighlightHorizontal6$Value-5
HighlightHorizontal8<-HighlightHorizontal7
HighlightHorizontal8$Value<-HighlightHorizontal7$Value-5

HighlightMeshHoriz<-HighlightMesh
HighlightMeshHoriz$Value<-HighlightMeshHoriz$Value-5
HighlightMeshHoriz2<-HighlightMeshHoriz
HighlightMeshHoriz2$Value<-HighlightMeshHoriz2$Value-5
HighlightMeshHoriz3<-HighlightMeshHoriz2
HighlightMeshHoriz3$Value<-HighlightMeshHoriz3$Value-5
HighlightMeshHoriz4<-HighlightMeshHoriz3
HighlightMeshHoriz4$Value<-HighlightMeshHoriz4$Value-5
HighlightMeshHoriz5<-HighlightMeshHoriz4
HighlightMeshHoriz5$Value<-HighlightMeshHoriz5$Value-5
HighlightMeshHoriz6<-HighlightMeshHoriz5
HighlightMeshHoriz6$Value<-HighlightMeshHoriz6$Value-5
HighlightMeshHoriz7<-HighlightMeshHoriz6
HighlightMeshHoriz7$Value<-HighlightMeshHoriz7$Value-5
HighlightMeshHoriz8<-HighlightMeshHoriz7
HighlightMeshHoriz8$Value<-HighlightMeshHoriz8$Value-5
HighlightMeshHoriz9<-HighlightMeshHoriz8
HighlightMeshHoriz9$Value<-HighlightMeshHoriz9$Value-5
HighlightMeshHoriz10<-HighlightMeshHoriz9
HighlightMeshHoriz10$Value<-HighlightMeshHoriz10$Value-5
HighlightMeshHoriz11<-HighlightMeshHoriz10
HighlightMeshHoriz11$Value<-HighlightMeshHoriz11$Value-5
HighlightMeshHoriz12<-HighlightMeshHoriz11
HighlightMeshHoriz12$Value<-HighlightMeshHoriz12$Value-5
HighlightMeshHoriz13<-HighlightMeshHoriz12
HighlightMeshHoriz13$Value<-HighlightMeshHoriz13$Value-5
HighlightMeshHoriz14<-HighlightMeshHoriz13
HighlightMeshHoriz14$Value<-HighlightMeshHoriz14$Value-5
HighlightMeshHoriz15<-HighlightMeshHoriz14
HighlightMeshHoriz15$Value<-HighlightMeshHoriz15$Value-5
HighlightMeshHoriz16<-HighlightMeshHoriz15
HighlightMeshHoriz16$Value<-HighlightMeshHoriz16$Value-5
HighlightMeshHoriz17<-HighlightMeshHoriz16
HighlightMeshHoriz17$Value<-HighlightMeshHoriz17$Value-5

ggplot(Example.Data, aes(x=Variable, y=Value, fill=Fill)) + theme_bw() + #facet_wrap(~Product, nrow=1)+ #Ensure theme_bw are there to create borders
  theme(legend.position = "none")+
  scale_fill_grey(start=.4)+
  #scale_y_continuous(limits = c(0, 100), breaks = (seq(0,100,by = 10)))+
  geom_bar(position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", legend = FALSE)+
  geom_bar(data=HighlightDataVert, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.80)+
geom_bar(data=HighlightDataVert, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.60)+  
  geom_bar(data=HighlightDataVert, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.40)+
  geom_bar(data=HighlightDataVert, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.20)+
  geom_bar(data=HighlightDataVert, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.0) +
  geom_bar(data=HighlightHorizontal, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5)+
  geom_bar(data=HighlightHorizontal2, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5)+
  geom_bar(data=HighlightHorizontal3, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5)+
  geom_bar(data=HighlightHorizontal4, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5)+
  geom_bar(data=HighlightHorizontal5, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5)+
  geom_bar(data=HighlightHorizontal6, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5)+
  geom_bar(data=HighlightHorizontal7, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5)+
  geom_bar(data=HighlightHorizontal8, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5)+
  geom_bar(data=HighlightMesh, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.80)+
 geom_bar(data=HighlightMesh, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.60)+
  geom_bar(data=HighlightMesh, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.40)+
  geom_bar(data=HighlightMesh, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.20)+
  geom_bar(data=HighlightMesh, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, width=0.0)+
  geom_bar(data=HighlightMeshHoriz, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+
geom_bar(data=HighlightMeshHoriz2, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+
  geom_bar(data=HighlightMeshHoriz3, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+
  geom_bar(data=HighlightMeshHoriz4, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+
  geom_bar(data=HighlightMeshHoriz5, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+
  geom_bar(data=HighlightMeshHoriz6, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+
  geom_bar(data=HighlightMeshHoriz7, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+
  geom_bar(data=HighlightMeshHoriz8, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+
  geom_bar(data=HighlightMeshHoriz9, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+
  geom_bar(data=HighlightMeshHoriz10, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+
  geom_bar(data=HighlightMeshHoriz11, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+
  geom_bar(data=HighlightMeshHoriz12, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+
  geom_bar(data=HighlightMeshHoriz13, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+
  geom_bar(data=HighlightMeshHoriz14, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+
  geom_bar(data=HighlightMeshHoriz15, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+
  geom_bar(data=HighlightMeshHoriz16, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")+
  geom_bar(data=HighlightMeshHoriz17, position=position_dodge(.9), stat="identity", colour="black", size=.5, fill = "transparent")
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产生这个:

在此输入图像描述

它不是超级漂亮,但它是我能想到的唯一解决方案.

可以看出,我产生了一些非常基本的数据.为了获得垂直线,我只需创建一个数据框来包含我想要添加垂直线的变量,并多次重新绘制图形边框,每次减小宽度.

类似的事情是针对水平线进行的,但是每次重绘都需要一个新的数据帧,我已经从与感兴趣的变量相关联的值中减去了一个值(在我的例子中为'5').有效降低杆的高度.实现起来很笨拙,可能会有更简化的方法,但这说明了如何实现.

网格图案是两者的组合.首先绘制垂直线,然后添加水平线设置fill,fill='transparent'以确保不绘制垂直线.

在有模式更新之前,我希望你们中的一些人觉得这很有用.

编辑2:

另外还可以添加对角线图案.我在数据框中添加了一个额外的变量:

Example.Data[4,] <- c(20, 'Diagonal Pattern','Diagonal Pattern' )
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然后我创建了一个新的数据框来保存对角线的坐标:

Diag <- data.frame(
  x = c(1,1,1.45,1.45), # 1st 2 values dictate starting point of line. 2nd 2 dictate width. Each whole = one background grid
  y = c(0,0,20,20),
  x2 = c(1.2,1.2,1.45,1.45), # 1st 2 values dictate starting point of line. 2nd 2 dictate width. Each whole = one background grid
  y2 = c(0,0,11.5,11.5),# inner 2 values dictate height of horizontal line. Outer: vertical edge lines.
  x3 = c(1.38,1.38,1.45,1.45), # 1st 2 values dictate starting point of line. 2nd 2 dictate width. Each whole = one background grid
  y3 = c(0,0,3.5,3.5),# inner 2 values dictate height of horizontal line. Outer: vertical edge lines.
  x4 = c(.8,.8,1.26,1.26), # 1st 2 values dictate starting point of line. 2nd 2 dictate width. Each whole = one background grid
  y4 = c(0,0,20,20),# inner 2 values dictate height of horizontal line. Outer: vertical edge lines.
  x5 = c(.6,.6,1.07,1.07), # 1st 2 values dictate starting point of line. 2nd 2 dictate width. Each whole = one background grid
  y5 = c(0,0,20,20),# inner 2 values dictate height of horizontal line. Outer: vertical edge lines.
  x6 = c(.555,.555,.88,.88), # 1st 2 values dictate starting point of line. 2nd 2 dictate width. Each whole = one background grid
  y6 = c(6,6,20,20),# inner 2 values dictate height of horizontal line. Outer: vertical edge lines.
  x7 = c(.555,.555,.72,.72), # 1st 2 values dictate starting point of line. 2nd 2 dictate width. Each whole = one background grid
  y7 = c(13,13,20,20),# inner 2 values dictate height of horizontal line. Outer: vertical edge lines.
  x8 = c(.8,.8,1.26,1.26), # 1st 2 values dictate starting point of line. 2nd 2 dictate width. Each whole = one background grid
  y8 = c(0,0,20,20),# inner 2 values dictate height of horizontal line. Outer: vertical edge lines.
  #Variable = "Diagonal Pattern",
  Fill = "Diagonal Pattern"
  )
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从那里我将geom_paths添加到上面的ggplot中,每个调用不同的坐标并在所需的条上绘制线条:

+geom_path(data=Diag, aes(x=x, y=y),colour = "black")+  # calls co-or for sig. line & draws
  geom_path(data=Diag, aes(x=x2, y=y2),colour = "black")+  # calls co-or for sig. line & draws
  geom_path(data=Diag, aes(x=x3, y=y3),colour = "black")+
  geom_path(data=Diag, aes(x=x4, y=y4),colour = "black")+
  geom_path(data=Diag, aes(x=x5, y=y5),colour = "black")+
  geom_path(data=Diag, aes(x=x6, y=y6),colour = "black")+
  geom_path(data=Diag, aes(x=x7, y=y7),colour = "black")
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这导致以下结果:

在此输入图像描述

这有点草率,因为我没有投入太多时间让线条完美地成角度和间隔开,但这应该作为概念的证明.

显然,线条可以向相反方向倾斜,并且还存在对角网格划分的空间,就像水平和垂直网格一样.

我认为这就是我在模式方面可以提供的所有内容.希望有人可以找到它的用途.

编辑3:着名的遗言.我想出了另一种模式选项.这次使用geom_jitter.

我再次向数据框添加了另一个变量:

Example.Data[5,] <- c(100, 'Bubble Pattern','Bubble Pattern' )
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我订购了我希望每种模式呈现的方式:

Example.Data$Variable = Relevel(Example.Data$Variable, ref = c("Diagonal Pattern", "Bubble Pattern","Horizontal Pattern","Mesh Pattern","Vertical Pattern"))
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接下来,我创建了一个列,用于包含与x轴上预期目标栏关联的数字:

Example.Data$Bubbles <- 2
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后跟列包含"气泡"y轴上的位置:

Example.Data$Points <- c(5, 10, 15, 20, 25)
Example.Data$Points2 <- c(30, 35, 40, 45, 50)
Example.Data$Points3 <- c(55, 60, 65, 70, 75)
Example.Data$Points4 <- c(80, 85, 90, 95, 7)
Example.Data$Points5 <- c(14, 21, 28, 35, 42)
Example.Data$Points6 <- c(49, 56, 63, 71, 78)
Example.Data$Points7 <- c(84, 91, 98, 6, 12)
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最后,我geom_jitter使用新列进行定位并重新使用'Points'来改变'bubbles'的大小,将s 添加到上面的ggplot中:

+geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points3, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points4, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points3, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points4, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points5, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points5, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points6, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points6, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points7, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points7, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points3, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points4, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points3, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points4, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points2, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points5, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points5, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points6, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points6, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points7, size=Points), alpha=.5)+
  geom_jitter(data=Example.Data,aes(x=Bubbles, y=Points7, size=Points), alpha=.5)
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每次运行绘图时,抖动都会以不同的方式定位"气泡",但这是我输出的更好的输出之一:

在此输入图像描述

有时候"气泡"会在国界外抖动.如果发生这种情况,请重新运行或直接以较大尺寸导出.如果您愿意,可以在y轴上的每个增量上绘制更多气泡,这将填充更多的空白区域.

这可以构成7种模式(如果你包括相反的倾斜对角线和两者的对角网格),可以在ggplot中被黑客攻击.

如果有人可以考虑一些,请随时建议更多.

编辑4:我一直在使用包装函数来自动化ggplot2中的阴影/模式.一旦我扩展了函数以允许facet_grid图中的模式等,我将发布一个链接.这里是一个带有函数输入的输出,用于简单的条形图作为示例:

在此输入图像描述

一旦我准备好分享功能,我将添加最后一个编辑.

编辑5:这里是我编写的函数EggHatch 的链接,使得向geom_bar图表添加模式的过程更容易一些.

had*_*ley 67

目前还不可能,因为网格(ggplot2用来做实际绘图的图形系统)不支持纹理.抱歉!

  • 是否计划将gridextra添加为依赖项以获得此功能？ (64认同)

And*_*eas 35

ggplot可以使用colorbrewer调色板.其中一些是"复印"友好的.那么mabe这样的东西对你有用吗？

ggplot(diamonds, aes(x=cut, y=price, group=cut))+
geom_boxplot(aes(fill=cut))+scale_fill_brewer(palette="OrRd")
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在这种情况下,OrRd是在colorbrewer网页上找到的调色板:http://colorbrewer2.org/

复印友好:这表明给定的配色方案可以承受黑白复印.分歧计划无法成功复印.应采用顺序方案保持亮度差异.

  • 不回答OP的问题。我来这里是因为我坚持使用某些颜色。这个公认的“答案”没有建议如何应用纹理。 (9认同)
  • @MSBerends它不能回答*您的问题*。十分确定绿色的复选标记是它已回答问题的标志！ (2认同)
  • 不要被复选标记所欺骗。问题是如何应用纹理-尚未解决。提供了一个开箱即用的想法，是的，但没有回答问题。 (2认同)

小智 13

我刚刚发现了一个名为ggpattern( https://github.com/coolbutuseless/ggpattern )的包，它似乎是解决这个问题的好方法，并且与 ggplot2 工作流很好地集成在一起。虽然使用纹理的解决方案可能适用于对角线，但它们不会产生矢量图形，因此不是最佳的。

这是直接取自 ggpattern 的 github 存储库的示例：

install.packages("remotes")
remotes::install_github("coolbutuseless/ggpattern")

library(ggplot2)
library(ggpattern)

df <- data.frame(level = c("a", "b", "c", 'd'), outcome = c(2.3, 1.9, 3.2, 1))

ggplot(df) +
  geom_col_pattern(
    aes(level, outcome, pattern_fill = level), 
    pattern = 'stripe',
    fill    = 'white',
    colour  = 'black'
  ) +
  theme_bw(18) +
  theme(legend.position = 'none') + 
  labs(
    title    = "ggpattern::geom_pattern_col()",
    subtitle = "pattern = 'stripe'"
  ) +
  coord_fixed(ratio = 1/2)
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这导致了这个情节：

ggpattern 示例图

如果只有一些条应该被条纹化，geom_col_pattern()有一个pattern_alpha参数可以用来使某些不需要的条纹完全透明。

PoG*_*bas 12

您可以使用ggtextures通过包@claus维尔克绘制矩形纹理和酒吧用ggplot2。

# Image/pattern randomly selected from README
path_image <- "http://www.hypergridbusiness.com/wp-content/uploads/2012/12/rocks2-256.jpg"

library(ggplot2)
# devtools::install_github("clauswilke/ggtextures")
ggplot(mtcars, aes(cyl, mpg)) + 
  ggtextures::geom_textured_bar(stat = "identity", image = path_image)
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在此处输入图片说明

您还可以将其与其他几何体结合使用：

data_raw <- data.frame(x = round(rbinom(1000, 50, 0.1)))
ggplot(data_raw, aes(x)) +
  geom_textured_bar(
    aes(y = ..prop..), image = path_image
  ) +
  geom_density()
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在此处输入图片说明

  • 在此处查看可下载的模式：https://www.heropatterns.com/ (4认同)
  • 感谢您提出答案@PoGibas。我敢打赌，它将在这里引起更多（当之无愧）的关注！干杯 (2认同)

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