R 语言｜公式上下标、斜粗体、文本颜色、小数位数等｜几乎包含全部所需（更新）

👉 完全用 R 语言实现 Manuel Delgado-Baquerizo 风格的 SEM 图

👉 R 语言 SEM 之复合变量（Composite）的构造案例
👉 R 语言 SEM 之使用 ggplot2 衍生包画 Nature 结构方程模型图
👉 R 语言 SEM 合集

（点击 👉 即可跳转。）

引言

如题，简单记录之。

• 几乎包括了所有最常用的用法（更新版）!

1 expression 数学公式（上下标、斜体、粗体等）
2 bquote     换行、公式里引用参数等
3 sprintf    格式化的文本、数字组合（保留小数位数）
4 ggtext     坐标轴文字颜色、markdown、富文本格式

0 加载包

library(ggplot2)
library(dplyr)

1 expression：数学公式（上下标、斜体、粗体等）

# 1. expression：数学公式（上下标、斜体、粗体等）
font <- "Source Sans Pro"
theme_set(
  theme_minimal(
    base_family = font,
    base_size = 16
  ) +
    theme(
      panel.grid.major.x = element_blank(),
      panel.grid.minor = element_blank()
    )
)

ggplot() +
  annotate(
    "text",
    x = 0,
    y = 0.02,
    # 斜体（italic）
    # 两个文本，使用 ~ 连接，表示空格；使用 * 连接，表示无空格
    label = "italic(Eq) * ':' ~ y == 3 * x^2 + 1 * ',' ~ italic(P) == 0.003 *',' ~ italic(R)^2 == 0.7",
    size = 9,
    family = font,
    parse = TRUE
  ) +
  annotate(
    "text",
    x = 0,
    y = 0.01,
    label = "CO[2] * ',' ~ N[2] * O ~ (italic(µ) * g ~ g^-1 ~ h^1)",
    size = 9,
    family = font,
    parse = TRUE
  ) +
  annotate(
    "text",
    x = 0,
    y = 0,
    label = "bold('BOLD text') ~ '|' ~ bolditalic('BOLD text')", # 加粗 & 斜体加粗
    size = 9,
    family = font,
    parse = TRUE
  ) +
  labs(
    x = expression(italic("K") ^-1),  # 上标
    y = expression("NO" [3] ^"-" ~ ", NH" [4] ^"+"),
    title = expression(italic("L")["p"]), # 下标
    subtitle = expression()
  ) +
  coord_cartesian(clip = "off")

2 bquote：换行、公式里引用参数等

# 2. bquote：换行、引用参数等
# https://www.r-bloggers.com/2018/03/math-notation-for-r-plot-titles-expression-and-bquote/

# 通过 .(value) 引用数值
some.value1 <- 3.14159
par(cex = 2)
plot(0,
  0,
  pch = 19,
  main = bquote("Hello" ~ r[xy] == .(some.value1) ~ "and" ~ beta^2)
)

# 换行
plot(
  0,
  0,
  main = bquote(
    atop(
      "first line:" ~ r[xy] == .(cor) ~ "and" ~ beta^2,
      "next line:" ~ alpha^-2
    )
  )
)

3 sprintf：格式化的文本、数字组合

# 3. 格式化的文本、数字组合（sprintf）
some.value2 <- 3.1
some.string <- "is a string"

par(cex = 2)
plot(
  0,
  0,
  pch = 19,
  xlab = sprintf("Two digits: %.2f", some.value2), # %.2f 两位小数（包括零）
  ylab = sprintf("Text: %s", some.string),
  main = sprintf("number: %.4f\ntext: %s", some.value2, some.string) # %.4f 四位小数（包括零）
)

4 ggtext：markdown、富文本格式（坐标轴文字颜色等）

• 其实 ggtext 写公式可能更方便。

# 4. 富文本格式 / markdown（ggtext）
library(ggtext)

ggplot(NULL) +
  geom_richtext(
    aes(x = 0, y = 1),
    label = "Regular",
    family = font
  ) +
  geom_richtext(
    aes(x = 0, y = 0),
    label = "Line 1<br>Line 2",
    family = font
  ) +
  geom_richtext(
    aes(x = 0, y = -1),
    label = "<span style = 'color:red'>Red color</span>
    <span style = 'color:orange'>Orange color</span>",
    family = font
  ) +
  geom_richtext(
    aes(x = 0, y = -2),
    label = "<span style = 'font-size:14pt'>Larger text</span>
    <span style = 'font-size:10pt'>smaller text</span>",
    family = font
  ) +
  geom_richtext(
    aes(x = 0, y = -3),
    label = "*P* = 0.003, *R*<sup>2</sup> = 0.7",
    family = font,
    fill = NA, # remove background
    label.color = NA, # remove outline
    size = 9
  ) +
  geom_richtext(
    aes(x = 0, y = -4),
    label = "N<sub>2</sub>O (*µ*g g<sup>-1</sup> h<sup>-1</sup>)",
    family = font,
    fill = "white", # white background
    label.color = NA, # remove outline
    size = 9
  )

# 设置每个 Species 对应的颜色
iris$Species <- factor(iris$Species) # 必须是具有 levels 的 factor
n_class <- nlevels(iris$Species)
n_Species <- length(unique(iris$Species))
clrs3 <- RColorBrewer::brewer.pal(n_Species, "Dark2")
clr3_map <- setNames(clrs3, levels(iris$Species))
clr3_map

    setosa versicolor  virginica 
 "#1B9E77"  "#D95F02"  "#7570B3"

iris |> 
  mutate(
    clr_Species = clr3_map[Species],
    clr_Text = sprintf("<span style ='color:%s'>%s</span>", clr_Species, Species)
  ) |>
  ggplot(aes(clr_Text, Petal.Length, color = Species)) +
  geom_point() +
  scale_color_manual(values = clr3_map) +
  theme(
    axis.text.x = element_markdown() # x 轴文字是 markdown 格式
  )

mpg$class <- factor(mpg$class) # 必须是具有 levels 的 factor
n_class <- nlevels(mpg$class)
clrs7 <- RColorBrewer::brewer.pal(n_class, "Dark2")
clr7_map <- setNames(clrs7, levels(mpg$class))
clr7_map

   2seater    compact    midsize    minivan     pickup subcompact        suv 
 "#1B9E77"  "#D95F02"  "#7570B3"  "#E7298A"  "#66A61E"  "#E6AB02"  "#A6761D"

mpg |> 
  mutate(
    clr_class = clr7_map[class],
    clr_Text = sprintf("<span style ='color:%s'>%s</span>", clr_class, class)
  ) |>
  ggplot(aes(clr_Text, displ, color = class)) +
  geom_boxplot() +
  scale_color_manual(values = clr7_map) +
  theme(
    panel.grid.major.x = element_blank(),
    axis.text.x = element_markdown(size = 12) # x 轴文字是 markdown 格式
  )

# 同理 facet 文字也很容易设置颜色
mpg$class <- factor(mpg$class) # 必须是具有 levels 的 factor
n_class <- nlevels(mpg$class)
clrs7 <- RColorBrewer::brewer.pal(n_class, "Dark2")
clr7_map <- setNames(clrs7, levels(mpg$class))

mpg |> 
  mutate(
    clr_class = clr7_map[class],
    clr_Text = sprintf("<span style ='color:%s'>%s</span>", clr_class, class)
  ) |>
  ggplot(aes(hwy, displ, color = class)) +
  geom_point() +
  scale_color_manual(values = clr7_map) +
  facet_wrap(. ~ clr_Text) +
  theme(
    strip.text = element_markdown() # strip 文字是 markdown 格式
  )