如何修改ggplot中回归线的颜色 使其与散点颜色区分

你当前的代码将color='factor(threshold)'写在了ggplot()的全局美学映射中，所有图层默认会继承这个颜色映射规则，因此geom_smooth生成的回归线会和对应分组的散点颜色完全一致，导致辨识度低。

方案1：保留按threshold分组的两条回归线，每条回归线和对应散点颜色区分 #

如果需要保留分组回归的逻辑，只需要将散点的颜色映射从全局移到geom_point的私有映射中，同时给geom_smooth单独设置分组映射和自定义颜色即可，修改后代码如下：

(ggplot(data=df, mapping=aes(x='score', y='relent')) +
       geom_point(mapping=aes(color='factor(threshold)')) +
       scale_color_manual(values=['darkorange', 'purple']) +
       geom_smooth(method='lm',
                   formula = 'y ~ x+I(x**2)',
                   se=False,
                   mapping=aes(group='factor(threshold)'),
                   color = ['steelblue', 'forestgreen']) +
       geom_vline(xintercept = 766, color = "red", size = 1, linetype = "dashed") +
       labs(y = "Yield",
            x = "Score") +
       theme_bw()
)

你可以根据自己的偏好调整geom_smooth中color参数的颜色值，确保和散点的橙、紫色形成明显区分。

方案2：不需要分组回归，仅生成一条整体回归线 #

如果只需要展示全量数据的回归趋势，直接给geom_smooth设置固定的单一颜色即可，修改后代码如下：

(ggplot(data=df, mapping=aes(x='score', y='relent')) +
       geom_point(mapping=aes(color='factor(threshold)')) +
       scale_color_manual(values=['darkorange', 'purple']) +
       geom_smooth(method='lm',
                   formula = 'y ~ x+I(x**2)',
                   se=False,
                   color = 'black') +
       geom_vline(xintercept = 766, color = "red", size = 1, linetype = "dashed") +
       labs(y = "Yield",
            x = "Score") +
       theme_bw()
)

核心优化逻辑是仅给需要的图层设置私有美学映射，不要把非公共的映射规则放到全局，就能避免不同图层的样式互相干扰。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rexvirtual