Zmienianie nazw legendy bez zmieniania kolorów w ggplot2

Question

Chciałbym zmienić nazwy wartości w legendzie bez zmiany kolorów niestandardowych, które zostały już ustawione. Czy istnieje sposób ustawiania etykiet legendy bez użycia scale_color_manual? Obecnie mam coś takiego:

norm <- rnorm(1000, 0 , .5) 
gam <- rgamma(1000, 2) 
beta <- rbeta(1000, 2, 3) 
dist <- data.frame(Normal = norm, Gamma = gam, Beta= beta) 
dat <- melt(dist, variable.name = "Distribution", value.name = "XValue") 
plot1 <- ggplot(dat, aes(XValue, color = Distribution)) + 
      stat_density(geom = "path", position = "identity", size = 2) + 
      scale_color_manual(values = c("yellow", "black", "forestgreen")) 

plot2 <- plot1 + scale_color_discrete(labels = c("Distribution 1", 
           "Distribution 2", 
          "Distribution 3")) 

To jednak nadpisuje kolory ręczne. Będę zmieniać nazwy w innej funkcji niż ustawienia kolorów, więc niestety nie będę mógł używać scale_color_manual (values ​​= ..., labels = ...). Inną opcją, o której pomyślałem, jest jakoś uzyskać kolory użyte w spisku1. Mógłbym wtedy zrobić coś takiego:

colors <- plot1$colors_used 
plot2 <- plot1 + scale_color_manual(labels = c("Distribution 1", 
               "Distribution 2", 
         "Distribution 3"), 
             values = colors) 

Każda pomoc byłaby mile widziana. Dzięki!

Answer 1

Możliwe jest określenie nazw etykiet w scale_colour_manual.

ggplot(dat, aes(XValue, color = Distribution)) + 
    stat_density(geom = "path", position = "identity", size = 2) + 
    scale_color_manual(values = c("yellow", "black", "forestgreen"), 
        labels = c("Distribution 1", 
           "Distribution 2", 
           "Distribution 3")) 

Answer 2

Poniżej znajduje się straszny, okropny pomysł, który nie jest gwarantowane do pracy we wszystkich przypadkach:

plot1$scales$scales[[1]]$labels <- c("Distribution 1","Distribution 2","Distribution 3") 

Niech Bóg zlituje się nad twoją duszą.

Nikt nie chce , aby zmienić ich kod. Ale kiedy osiągniesz punkt, w którym oczywiste, proste rozwiązanie problemu staje się nagle niemożliwe wyłącznie ze względu na złożoność istniejącej podstawy kodu, to jest właściwy sposób działania.

Inną, nieco mniej obraźliwe opcja:

levels(dat$Distribution) <- c("Distribution 1","Distribution 2","Distribution 3") 
plot1 %+% dat 

Answer 3

Jeśli jesteś gotów użyć spójnego paletę kolorów, a następnie można to określić jako:

mycolors <- c("red", "blue", "black", #ee4747, #fff382, #f1f6c8, #334d65, #263825) 

Teraz, zamiast

values = c("yellow", "black", "forestgreen") 

użycie

values = mycolors