Visreg和ggmap，如何通过渐变中的连续变量为点着色

遗憾的是，visreg对象不包含原始值或原始值Wind.此外，这些点显示的Ozone值与Ozone的原始值并不对应.相反，这些已经是"合适的"值了.

因此，按Wind为点着色的一种 Select 是首先创建一个新的数据集，其中我们将airquality数据集中的Wind列合并到visreg数据中.然后，该新数据集可用于添加的geom_point个层.

其次，在香草ggplot2中，每个美学只能有一个标尺，标尺要么是离散的，要么是连续的.为了克服这一点，我使用了ggnewscale套装，它允许为相同的美学使用多个标尺.

此外，在下面的代码中，我又添加了两个调整.首先，我放弃了已经存在的geom_point层，第二，我最终调换了点和线层的顺序，将线放在了上面.但是，如果这两行代码对您来说并不重要，您可以删除这两行代码.

library(visreg)
library(ggplot2)
library(ggnewscale)

fit <- lm(Ozone ~ Solar.R + Wind + Temp, data = airquality)

p <- visreg(fit, "Solar.R", "Wind",
  overlay = TRUE, breaks = 2, gg = TRUE
) +
  scale_color_manual(values = c("#90da90", "red3")) +
  scale_fill_manual(values = c("gray", "gray")) +
  theme_minimal()
#> Scale for colour is already present.
#> Adding another scale for colour, which will replace the existing scale.
#> Scale for fill is already present.
#> Adding another scale for fill, which will replace the existing scale.

# Get rid of default points layer (You can drop that)
p$layers[[2]] <- NULL

# Merge original Wind values to visreg data
dat_points <- p$data[c("x", "y")] |> 
  merge(airquality[c("Solar.R", "Wind")], by.x = "x", by.y = "Solar.R")

p <- p +
  ggnewscale::new_scale_color() +
  geom_point(data = dat_points, aes(color = Wind)) +
  scale_color_gradient(
    name = "Wind",
    low = "#90da90", high = "red3"
  )

# Switch order of layers to put lines on top  (You can drop that)
p$layers <- p$layers[c(1, 3, 2)]

p