随着ggplot2的粘滞性越来越强，用它来完成一张草图已经不能满足人们日益增长的爱美之心了。其实ggplot2就是为美图而生的，为此甚至不惜从新定义了一套绘图语法。他当然有能力把我们送的更远，不过要花我们的时间来看看如何自定义绘图主题。
本文原文如下：
请进
先看一下默认主题是怎样的：
The default theme
library(tidyverse)
ggplot(mpg, aes(x = class, y = cty)) +
geom_boxplot(fill = "#6CB2EB", color = "#22292F",
alpha = .8) +
labs(
title = "Stet clita kasd gubergren",
subtitle = str_wrap(paste("Lorem ipsum dolor sit amet,",
"consetetur sadipscing elitr, sed diam",
"nonumy eirmod tempor invidunt ut labore",
"et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua."),
width = 80),
caption = "Data: ggplot2; Visualization by Christian Burkhart"
)
您可以立即看到这是一个ggplot2可视化，因为它有灰色的面板背景。默认主题的一个常见问题是axis文本太小。元素之间几乎没有任何空间。因此，可视化看起来非常密集。要更改可视化，我们首先需要了解在ggplot2中主题化是如何工作的。我们的目标是为所有可视化编写一个全局主题，这样我们就不必为每个可视化调整主题。
可以使用theme_get函数查看默认主题的所有设计。该函数返回一个非常长的字符串，因此我们只看一些设计元素。完整的列表，您可以查看官方文档。让我们从轴文本开始:
theme_get()$axis.text
List of 11
$ family : NULL
$ face : NULL
$ colour : chr "grey30"
$ size : 'rel' num 0.8
$ hjust : NULL
$ vjust : NULL
$ angle : NULL
$ lineheight : NULL
$ margin : NULL
$ debug : NULL
$ inherit.blank: logi TRUE
- attr(*, "class")= chr [1:2] "element_text" "element"
axis文本总共有11个元素。可以看到文本颜色设置为灰色。另外，字体大小设置为‘rel num 0.8’。Rel表示文本的大小是相对于相应的父元素定义的,父元素是层次较高的元素。例如，如果您在文本元素中全局定义文本大小，您将指定文本应该只有父元素的80%大(更多信息可以在这里找到,here
)。
theme_get()$panel.background:
List of 5
$ fill : chr "grey92"
$ colour : logi NA
$ size : NULL
$ linetype : NULL
$ inherit.blank: logi TRUE
- attr(*undefined "class")= chr [1:2] "element_rect" "element"
既然我们已经知道了ggpplot2 主题的基本逻辑就可以开始我们的想象力了。
Set a global theme
ggplot(mpg, aes(x = class, y = cty)) +
geom_boxplot(fill = "#6CB2EB", color = "#22292F",
alpha = .8) +
labs(
title = "Stet clita kasd gubergren",
subtitle = str_wrap(paste("Lorem ipsum dolor sit amet,",
"consetetur sadipscing elitr, sed diam",
"nonumy eirmod tempor invidunt ut labore",
"et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua."),
width = 80),
caption = "Data: ggplot2; Visualization by Christian Burkhart"
) +
theme( panel.background = element_rect(color = "steelblue"), axis.text = element_text(size = rel(1.2)) )
这个过程只对单独的可视化有意义。然而，有些设计元素我们总是想要改变。例如，我们希望在每个可视化周围添加填充，这样文本就不会太靠近边缘。我们也想使用我们学院的企业设计的某种字体。因此，我们必须找到全局定义样式的方法。
要全局定义主题，我们首先可以使用预定义的主题。一种可能性是使用来自其他开发人员的包。例如，我是ggthemr包的粉丝。要使用其中一个主题，你只需要添加一行代码:
ggthemr('fresh', text_size = 18, layout = "scientific")
# Code for the plot goes here
这种可视化已经看起来好多了。文本更大，更易读。此外，可视化有自己的风格，这是明确可识别的。然而，并不是所有元素都按照您希望的方式设计。例如，我希望将右下角的标题用较小的字体显示，并使标题的颜色更暗。
我们的问题的解决方案是函数theme_set。使用theme_set，我们可以定义自己的主题，并将其全局应用于所有可视化。全局更改主题的最简单方法是使用ggplot2的一个预定义主题.
theme_set(theme_minimal(base_size = 18))# Code for the plot goes here
我们使用的第一个技巧是更改文本大小。ggplot2中的每个预定义主题都有base_size参数，我们可以使用它来更改文本大小。其他所有样式都是由theme_minimum函数设置的。有了这个函数，我们现在可以通过添加函数主题来设计每个元素。在下一个示例中，我们将使用绘图为整个可视化添加填充。
theme_set(theme_minimal(base_size = 18) +
theme(
plot.margin = unit(rep(1, 4), "cm")
))
# Code for the plot goes here
修改图中的字体也许太烦人了，好在那是曾经。我们还可以使用extrafont包更改可视化的字体。首先，我们必须执行函数font_import()来查找笔记本电脑上的所有字体。你只需要执行这个函数一次。然后使用loadfonts()函数加载字体。您可以使用fonts()获得所有字体的列表。现在你可以选择任何字体从这个列表和使用任何字体在你的主题:
#install.packages('extrafont')
library(extrafont)
font_import() # Run only once
#Continue? [y/n] y
#Scanning ttf files in C:\WINDOWS\Fonts ...
#Extracting .afm files from .ttf files...
#C:\Windows\Fonts\arial.ttf => E:/software/R/R-3.6.2/library/extrafontdb/metrics/arial
#C:\Windows\Fonts\arialbd.ttf => E:/software/R/R-3.6.2/library/extrafontdb/metrics/arialbd
#C:\Windows\Fonts\arialbi.ttf => E:/software/R/R-3.6.2/library/extrafontdb/metrics/arialbi
loadfonts() # Run only once
fonts() # Show a list of all fonts
[1] "Arial Black" "Arial" "Bahnschrift" "Calibri" "Calibri Light" "Cambria"
[7] "Candara" "Candara Light" "Comic Sans MS" "Consolas" "Constantia" "Corbel"
[13] "Corbel Light" "Courier New" "DejaVu Sans Mono" "DengXian" "DengXian Light" "Ebrima"
[19] "FangSong" "Franklin Gothic Medium" "FZCuHeiSongS-B-GB" "Gabriola" "Gadugi" "Georgia"
[25] "HoloLens MDL2 Assets" "HP Simplified" "HP Simplified Light" "Impact" "Ink Free" "Javanese Text"
[31] "KaiTi" "Leelawadee UI" "Leelawadee UI Semilight" "Lucida Console" "Lucida Sans Unicode" "Malgun Gothic"
[37] "Malgun Gothic Semilight" "Marlett" "Microsoft Himalaya" "Microsoft Yi Baiti" "Microsoft New Tai Lue" "Microsoft PhagsPa"
[43] "Microsoft Sans Serif" "Microsoft Tai Le" "Mongolian Baiti" "MV Boli" "Myanmar Text" "Nirmala UI"
[49] "Nirmala UI Semilight" "NumberOnly" "Palatino Linotype" "Segoe MDL2 Assets" "Segoe Print" "Segoe Script"
[55] "Segoe UI" "Segoe UI Light" "Segoe UI Semibold" "Segoe UI Semilight" "Segoe UI Black" "Segoe UI Emoji"
[61] "Segoe UI Historic" "Segoe UI Symbol" "SimHei" "SimSun-ExtB" "Sylfaen" "Symbol"
[67] "Tahoma" "Times New Roman" "Trebuchet MS" "Verdana" "Webdings" "Wingdings"
> theme_set(theme_minimal(base_size = 18,
theme_set(theme_minimal(base_size = 18,
base_family = "Segoe UI") + theme(
plot.margin = unit(rep(1, 4), "cm")
))
# Code for the plot goes here
Create your own global themes
现在我们知道了如何全局更改元素，可以创建自己的主题了。在下一个示例中，您可以找到我设计的主题。我确保元素之间有足够的空白，并且字体足够大，所有读者都可以阅读。我还将主题放在一个函数中，以便您以后可以轻松地在不同的主题之间切换。
base_theme <- theme(
plot.margin = unit(rep(1, 4), "cm"),
plot.title = element_text(size = 24,
face = "bold",
color = "#22292F",
margin = margin(b = 8)),
plot.subtitle = element_text(size = 16,
lineheight = 1.1,
color = "#22292F",
margin = margin(b = 25)),
plot.caption = element_text(size = 12,
margin = margin(t = 25),
color = "#3D4852"),
axis.title.x = element_text(margin = margin(t = 15)),
axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 15)),
axis.text = element_text(color = "#22292F")
)
set_base_theme <- function() {
theme_set(theme_minimal(base_size = 18) +
base_theme)
}
set_base_theme()
# Code for the plot goes here
对于可视化，我使用字体Segoe。现在您已经了解了原理，您可以根据自己的喜好定制主题。我发现写一个适用于所有可视化的基本主题是很方便的。其他主题都是基于基本主题。例如，在接下来的可视化中，我尝试从ggthemr包中重新创建一个主题:
flat_theme <- theme(
panel.background = element_rect(fill = "#f3f6f6", color = NA),
panel.grid = element_line(color = "#cacfd2", linetype = "dashed"),
axis.line = element_line(color = "#606F7B")
)
set_flat_theme <- function() {
theme_set(theme_minimal(base_size = 18) +
base_theme +
flat_theme)
}
set_flat_theme()
# Code for the plot goes here
从代码中可以看到，我已经将flat_theme添加到了base_theme中。两个变量都包含主题函数。原则上，我还可以添加第三个主题。在上一个例子中，我创建了一个全局黑暗主题:
dark_theme <- theme(
plot.margin = unit(rep(1, 4), "cm"),
plot.title = element_text(size = 24,
face = "bold",
color = "#22292F",
margin = margin(b = 8)),
plot.subtitle = element_text(size = 16,
lineheight = 1.1,
color = "#22292F",
margin = margin(b = 25)),
plot.caption = element_text(size = 12,
margin = margin(t = 25),
color = "#3D4852"),
axis.title.x = element_text(margin = margin(t = 15)),
axis.title.y = element_text(margin = margin(r = 15)),
axis.text = element_text(color = "#22292F"),
panel.background = element_rect("#34495e", color = NA),
panel.grid = element_line(color = "#49637a")
)
set_dark_theme <- function() {
theme_set(theme_minimal(base_size = 18,
base_family = "Segoe UI") +
dark_theme)
}
set_dark_theme()
对于暗主题，我们必须更改geoms以使可视化变得可读。在本例中，我用浅绿色对箱形图进行了样式设置。注意，我还使用theme函数在可视化代码中更改了主题，因为并不是所有的可视化更改都需要是全局的。例如，我决定只在x轴上显示网格:
ggplot(mpg, aes(x = class, y = cty)) +
geom_boxplot(fill = "#64D5CA", color = "#ffffff",
alpha = .8) +
labs(
title = "Stet clita kasd gubergren",
subtitle = str_wrap(paste("Lorem ipsum dolor sit amet,",
"consetetur sadipscing elitr, sed diam",
"nonumy eirmod tempor invidunt ut labore",
"et dolore magna aliquyam erat, sed diam voluptua."),
width = 80),
caption = "Data: ggplot2; Visualization by Christian Burkhart"
) +
theme(
panel.grid.major.x = element_blank(),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
panel.grid.minor.y = element_blank()
)
下一步，我建议您尝试使用此模板并创建自己的自定义主题。创建您自己的主题可能会花费您一些工作，但是稍后您将不必为每个单独的可视化定制主题。您可能仍然想知道在哪里存储这些主题，而不必编写包。一个解决方案是将你的主题复制到每一个r文件，但这将是重复的。我建议您在项目中创建一个单独的文件来存储主题。你可以把这个文件读入R后使用的源函数:
source("set_themes.R")
思考，如果设置了全局主题，如何在应用避免他呢，如果我想的话？
ggthemr_reset()
ggthemr 知乎