如何在fviz_pca_biplot中移除样本点ID并保留向量标签？

1. 移除样本点ID，保留变量标签 #

你当前使用的labels=NULL会同时隐藏样本和变量的标签，不符合需求。正确的做法是通过label.ind参数单独控制样本点标签，设置为"none"即可隐藏样本ID，变量标签会默认保留（也可以用label.var = "all"明确指定显示变量标签）。

修改后的绘图函数代码：

pca_biplot = fviz_pca_biplot(res.pca, repel = TRUE, max.overlaps=Inf,
               col.var = "#000000", # 变量向量颜色
               axes = c(3, 4), # 指定要绘制的主成分
               habillage = data$Population,
               col.ind = "#696969", # 样本点颜色
               label.ind = "none", # 隐藏样本点ID
               label.var = "all" # 确保显示变量标签（可选，默认已开启）
               )

2. 移除初始图例，只保留自定义图例 #

habillage参数会自动生成默认分组图例，要去掉它只保留自定义图例，推荐两种简单方法：

方法一：直接在绘图函数中关闭初始图例 #

在fviz_pca_biplot里添加show.legend = FALSE，阻止初始图例生成，后续的scale_color_manual会生成你的自定义图例：

pca_biplot = fviz_pca_biplot(res.pca, repel = TRUE, max.overlaps=Inf,
               col.var = "#000000",
               axes = c(3, 4),
               habillage = data$Population,
               col.ind = "#696969",
               label.ind = "none",
               show.legend = FALSE # 关闭初始图例
               )

方法二：用guides()函数精准控制图例 #

如果已经生成多个图例，可通过guides()指定保留自定义图例、移除初始图例：

pca_biplot + 
  labs(title ="ACP", x = "CP3 (15,3%)", y = "CP4 (9,6%)") + 
  scale_color_manual(values = c("blue","red"), name = "自定义图例标题") + 
  theme_minimal() +
  guides(color = guide_legend()) # 只保留自定义的color图例

完整修改后代码 #

pca_biplot = fviz_pca_biplot(res.pca, repel = TRUE, max.overlaps=Inf,
               col.var = "#000000", # 变量向量颜色
               axes = c(3, 4), # 指定要绘制的主成分
               habillage = data$Population,
               col.ind = "#696969", # 样本点颜色
               label.ind = "none", # 隐藏样本点ID
               show.legend = FALSE # 关闭初始图例
               )

pca_biplot + 
  labs(title ="ACP", x = "CP3 (15,3%)", y = "CP4 (9,6%)") + 
  scale_color_manual(values = c("blue","red"), name = "Population") + # 自定义图例标题
  theme_minimal() 

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ocean