如何设置使用ggplot2映射栅格
How to set use ggplot2 to map a raster
我想使用 R studio 制作一个类似于下面的图（在 Arc Map 中创建）
我试过以下代码：
# data processing
library(ggplot2)
# spatial
library(raster)
library(rasterVis)
library(rgdal)
#
test <- raster(paste(datafold,'oregon_masked_tmean_2013_12.tif',sep="")) # read the temperature raster
OR<-readOGR(dsn=ORpath, layer="Oregon_10N") # read the Oregon state boundary shapefile
gplot(test) +
geom_tile(aes(fill=factor(value),alpha=0.8)) +
geom_polygon(data=OR, aes(x=long, y=lat, group=group),
fill=NA,color="grey50", size=1)+
coord_equal()
该代码的输出如下所示：
有几点需要注意。首先，R 版本中缺少分水岭形状文件。那也行。
其次，R图中较深的灰色背景是无数据值。在 Arc 中，它们不显示，但在 R 中，它们使用 gplot 显示。当我使用光栅包中的 'plot' 时，它们不显示：
plot(test)
我的问题如下：
- 如何去除 'gplot' 示例中的深灰色 NoData 填充？
- 如何设置合理的图例（颜色条）（如 ArcMap 和栅格 'plot' 图例？）
- 如何控制颜色图？
请注意，我尝试了很多不同版本的
scale_fill_brewer
scale_fill_manual
scale_fill_gradient
等等，但我得到错误，例如
br <- seq(minValue(test), maxValue(test), len=8)
gplot(test)+
geom_tile(aes(fill=factor(value),alpha=0.8)) +
scale_fill_gradient(breaks = br,labels=sprintf("%.02f", br)) +
geom_polygon(data=OR, aes(x=long, y=lat, group=group),
fill=NA,color="grey50", size=1)+
coord_equal()
Regions defined for each Polygons
Error: Discrete value supplied to continuous scale
最后，一旦我有了绘制这些地图之一的解决方案，我想在一个图形上绘制多个地图并为整个面板创建一个颜色条（即所有地图的一个颜色条），我会希望能够控制颜色条的位置和颜色条的大小。这是我可以用 grid.arrange 做什么的示例，但我不知道如何设置单个颜色条：
r1 <- test
r2 <- test
r3 <- test
r4 <- test
colr <- colorRampPalette(rev(brewer.pal(11, 'RdBu')))
l1 <- levelplot(r1,
margin=FALSE,
colorkey=list(
space='bottom',
labels=list(at=-5:5, font=4),
axis.line=list(col='black')
),
par.settings=list(
axis.line=list(col='transparent')
),
scales=list(draw=FALSE),
col.regions=viridis,
at=seq(-5, 5, len=101)) +
layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))
l2 <- levelplot(r2,
margin=FALSE,
colorkey=list(
space='bottom',
labels=list(at=-5:5, font=4),
axis.line=list(col='black')
),
par.settings=list(
axis.line=list(col='transparent')
),
scales=list(draw=FALSE),
col.regions=viridis,
at=seq(-5, 5, len=101)) +
layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))
l3 <- levelplot(r3,
margin=FALSE,
colorkey=list(
space='bottom',
labels=list(at=-5:5, font=4),
axis.line=list(col='black')
),
par.settings=list(
axis.line=list(col='transparent')
),
scales=list(draw=FALSE),
col.regions=viridis,
at=seq(-5, 5, len=101)) +
layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))
l4 <- levelplot(r4,
margin=FALSE,
colorkey=list(
space='bottom',
labels=list(at=-5:5, font=4),
axis.line=list(col='black')
),
par.settings=list(
axis.line=list(col='transparent')
),
scales=list(draw=FALSE),
col.regions=viridis,
at=seq(-5, 5, len=101)) +
layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))
grid.arrange(l1, l2, l3, l4,nrow=2,ncol=2) #use package gridExtra
输出是这样的：
shapefile 和光栅文件可在以下位置获得link:
https://drive.google.com/open?id=0B5PPm9lBBGbDTjBjeFNzMHZYWEU
非常感谢。
开发工具::session_info()
会话信息------------------------------------------------ ---------------------------------------------- ------------------
设置值
版本 R 版本 3.1.1 (2014-07-10)
系统x86_64, darwin10.8.0
ui RStudio (0.98.1103)
语言 (EN)
整理 en_US.UTF-8
tz America/Los_Angeles
包-------------------------------------------- ---------------------------------------------- --------------------------
包 * 版本日期来源
bitops 1.0-6 2013-08-17 CRAN (R 3.1.0)
色彩空间 1.2-6 2015-03-11 CRAN (R 3.1.3)
devtools 1.8.0 2015-05-09 CRAN (R 3.1.3)
摘要 0.6.4 2013-12-03 CRAN (R 3.1.0)
ggplot2 * 1.0.1 2015-03-17 CRAN (R 3.1.3)
ggthemes * 2.1.2 2015-03-02 CRAN (R 3.1.3)
git2r 0.10.1 2015-05-07 CRAN（R 3.1.3）
gridExtra 0.9.1 2012-08-09 CRAN (R 3.1.0)
gtable 0.1.2 2012-12-05 CRAN (R 3.1.0)
hexbin * 1.26.3 2013-12-10 CRAN (R 3.1.0)
晶格 * 0.20-29 2014-04-04 CRAN (R 3.1.1)
latticeExtra * 0.6-26 2013-08-15 CRAN (R 3.1.0)
magrittr 1.5 2014-11-22 CRAN（R 3.1.2）
质量 7.3-33 2014-05-05 CRAN (R 3.1.1)
备忘录 0.2.1 2014-04-22 CRAN (R 3.1.0)
孟塞尔 0.4.2 2013-07-11 CRAN (R 3.1.0)
plyr 1.8.2 2015-04-21 CRAN (R 3.1.3)
原型 0.3-10 2012-12-22 CRAN (R 3.1.0)
光栅 * 2.2-31 2014-03-07 CRAN (R 3.1.0)
rasterVis * 0.28 2014-03-25 CRAN (R 3.1.0)
RColorBrewer * 1.0-5 2011-06-17 CRAN (R 3.1.0)
Rcpp 0.11.2 2014-06-08 CRAN (R 3.1.0)
RCurl 1.95-4.6 2015-04-24 CRAN (R 3.1.3)
reshape2 1.4.1 2014-12-06 CRAN (R 3.1.2)
rgdal * 0.8-16 2014-02-07 CRAN (R 3.1.0)
版本 1.0.0 2015-04-22 CRAN (R 3.1.3)
秤 * 0.2.4 2014-04-22 CRAN (R 3.1.0)
sp * 1.0-15 2014-04-09 CRAN (R 3.1.0)
字符串 0.4-1 2014-12-14 CRAN (R 3.1.2)
stringr 1.0.0 2015-04-30 CRAN (R 3.1.3)
viridis * 0.3.1 2015-10-11 CRAN (R 3.2.0)
XML 3.98-1.1 2013-06-20 CRAN (R 3.1.0)
动物园 1.7-11 2014-02-27 CRAN (R 3.1.0)
library(ggplot2)
library(raster)
library(rasterVis)
library(rgdal)
library(grid)
library(scales)
library(viridis) # better colors for everyone
library(ggthemes) # theme_map()
datafold <- "/path/to/oregon_masked_tmean_2013_12.tif"
ORpath <- "/path/to/Oregon_10N.shp"
test <- raster(datafold)
OR <- readOGR(dsn=ORpath, layer="Oregon_10N")
你没有包括你用来制作的任何东西 test 所以我这样做了：
test_spdf <- as(test, "SpatialPixelsDataFrame")
test_df <- as.data.frame(test_spdf)
colnames(test_df) <- c("value", "x", "y")
然后，只需将其 + shapefile 发送到 ggplot2 即可：
ggplot() +
geom_tile(data=test_df, aes(x=x, y=y, fill=value), alpha=0.8) +
geom_polygon(data=OR, aes(x=long, y=lat, group=group),
fill=NA, color="grey50", size=0.25) +
scale_fill_viridis() +
coord_equal() +
theme_map() +
theme(legend.position="bottom") +
theme(legend.key.width=unit(2, "cm"))
不过，它现在可以使用任何连续温标。 Viridis 只是很长一段时间内出现的最好的之一。
非要用的话可以用下面的gplot:
gplot(test) +
geom_tile(aes(x=x, y=y, fill=value), alpha=0.8) +
geom_polygon(data=OR, aes(x=long, y=lat, group=group),
fill=NA, color="grey50", size=0.25) +
scale_fill_viridis(na.value="white") +
coord_equal() +
theme_map() +
theme(legend.position="bottom") +
theme(legend.key.width=unit(2, "cm"))
这是我的做法，rasterVis::levelplot:
加载东西：
library(rgdal)
library(rasterVis)
library(RColorBrewer)
读东西：
oregon <- readOGR('.', 'Oregon_10N')
r <- raster('oregon_masked_tmean_2013_12.tif')
定义色带调色板（或长度比使用下面的 at 参数定义的色带的中断数短 1 的颜色矢量）。
colr <- colorRampPalette(brewer.pal(11, 'RdYlBu'))
情节：
levelplot(r,
margin=FALSE, # suppress marginal graphics
colorkey=list(
space='bottom', # plot legend at bottom
labels=list(at=-5:5, font=4) # legend ticks and labels
),
par.settings=list(
axis.line=list(col='transparent') # suppress axes and legend outline
),
scales=list(draw=FALSE), # suppress axis labels
col.regions=colr, # colour ramp
at=seq(-5, 5, len=101)) + # colour ramp breaks
layer(sp.polygons(oregon, lwd=3)) # add oregon SPDF with latticeExtra::layer
您可能实际上想要绘制图例轮廓（包括其刻度线），在这种情况下，将 axis.line=list(col='black') 添加到 colorkey 参数列表中。这是覆盖由 par.settings=list(axis.line=list(col='transparent')):
引起的框的一般抑制所必需的
levelplot(r,
margin=FALSE,
colorkey=list(
space='bottom',
labels=list(at=-5:5, font=4),
axis.line=list(col='black')
),
par.settings=list(
axis.line=list(col='transparent')
),
scales=list(draw=FALSE),
col.regions=colr,
at=seq(-5, 5, len=101)) +
layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))
我同意@hrbrmstr 的观点，viridis 通常是 better ramp to use，尽管在我看来有点丑。与 ColorBrewer 的 RdYlBu 之类的东西相比，主要优点是颜色在去饱和时仍然不同，并且颜色差异更好地反映了值的差异。不过，我相信 RdYlBu 对于 Deuteranopia/Protanopia/Tritanopia colour-blindness 来说是完全可以访问的。
这是 viridis 版本：
library(viridis)
levelplot(r,
margin=FALSE,
colorkey=list(
space='bottom',
labels=list(at=-5:5, font=4),
axis.line=list(col='black')
),
par.settings=list(
axis.line=list(col='transparent')
),
scales=list(draw=FALSE),
col.regions=viridis,
at=seq(-5, 5, len=101)) +
layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))
编辑
针对 OP 的附加问题，这里是如何根据要求绘制多个栅格。
假设所有栅格具有相同的范围、分辨率、投影等，可以将它们堆叠成一个RasterStack，然后在堆叠上使用levelplot。您可以将 width 作为列表的一个元素传递给 colorkey 以控制图例的高度（"width" 有点 counter-intuitive，但默认情况下图例是垂直的）。如果你想抑制每个面板上方的条带标签（正如我在下面所做的 - 默认情况下它们用堆栈的层名称标记 [参见 names(s)]），你可以添加 strip.border 和 strip.background 到传递给 par.settings.
的列表
s <- stack(r, r*0.8, r*0.6, r*0.4)
levelplot(s,
margin=FALSE,
colorkey=list(
space='bottom',
labels=list(at=-5:5, font=4),
axis.line=list(col='black'),
width=0.75
),
par.settings=list(
strip.border=list(col='transparent'),
strip.background=list(col='transparent'),
axis.line=list(col='transparent')
),
scales=list(draw=FALSE),
col.regions=viridis,
at=seq(-5, 5, len=101),
names.attr=rep('', nlayers(s))) +
layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))
这是使用 ggplot 的简单解决方案：
scale_fill_gradientn(colours = terrain.colors(4),limits=c(0,1),
space = "Lab",name=paste("Probability \n"),na.value = NA)
在 scale_fill_gradientn 中（应该也适用于 scale_file_gradient），设置 na.value = NA。
我想使用 R studio 制作一个类似于下面的图（在 Arc Map 中创建）
我试过以下代码：
# data processing
library(ggplot2)
# spatial
library(raster)
library(rasterVis)
library(rgdal)
#
test <- raster(paste(datafold,'oregon_masked_tmean_2013_12.tif',sep="")) # read the temperature raster
OR<-readOGR(dsn=ORpath, layer="Oregon_10N") # read the Oregon state boundary shapefile
gplot(test) +
geom_tile(aes(fill=factor(value),alpha=0.8)) +
geom_polygon(data=OR, aes(x=long, y=lat, group=group),
fill=NA,color="grey50", size=1)+
coord_equal()
该代码的输出如下所示：
有几点需要注意。首先，R 版本中缺少分水岭形状文件。那也行。
其次，R图中较深的灰色背景是无数据值。在 Arc 中，它们不显示，但在 R 中，它们使用 gplot 显示。当我使用光栅包中的 'plot' 时，它们不显示：
plot(test)
我的问题如下：
- 如何去除 'gplot' 示例中的深灰色 NoData 填充？
- 如何设置合理的图例（颜色条）（如 ArcMap 和栅格 'plot' 图例？）
- 如何控制颜色图？
请注意，我尝试了很多不同版本的
scale_fill_brewer
scale_fill_manual
scale_fill_gradient
等等，但我得到错误，例如
br <- seq(minValue(test), maxValue(test), len=8)
gplot(test)+
geom_tile(aes(fill=factor(value),alpha=0.8)) +
scale_fill_gradient(breaks = br,labels=sprintf("%.02f", br)) +
geom_polygon(data=OR, aes(x=long, y=lat, group=group),
fill=NA,color="grey50", size=1)+
coord_equal()
Regions defined for each Polygons
Error: Discrete value supplied to continuous scale
最后，一旦我有了绘制这些地图之一的解决方案，我想在一个图形上绘制多个地图并为整个面板创建一个颜色条（即所有地图的一个颜色条），我会希望能够控制颜色条的位置和颜色条的大小。这是我可以用 grid.arrange 做什么的示例，但我不知道如何设置单个颜色条：
r1 <- test
r2 <- test
r3 <- test
r4 <- test
colr <- colorRampPalette(rev(brewer.pal(11, 'RdBu')))
l1 <- levelplot(r1,
margin=FALSE,
colorkey=list(
space='bottom',
labels=list(at=-5:5, font=4),
axis.line=list(col='black')
),
par.settings=list(
axis.line=list(col='transparent')
),
scales=list(draw=FALSE),
col.regions=viridis,
at=seq(-5, 5, len=101)) +
layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))
l2 <- levelplot(r2,
margin=FALSE,
colorkey=list(
space='bottom',
labels=list(at=-5:5, font=4),
axis.line=list(col='black')
),
par.settings=list(
axis.line=list(col='transparent')
),
scales=list(draw=FALSE),
col.regions=viridis,
at=seq(-5, 5, len=101)) +
layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))
l3 <- levelplot(r3,
margin=FALSE,
colorkey=list(
space='bottom',
labels=list(at=-5:5, font=4),
axis.line=list(col='black')
),
par.settings=list(
axis.line=list(col='transparent')
),
scales=list(draw=FALSE),
col.regions=viridis,
at=seq(-5, 5, len=101)) +
layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))
l4 <- levelplot(r4,
margin=FALSE,
colorkey=list(
space='bottom',
labels=list(at=-5:5, font=4),
axis.line=list(col='black')
),
par.settings=list(
axis.line=list(col='transparent')
),
scales=list(draw=FALSE),
col.regions=viridis,
at=seq(-5, 5, len=101)) +
layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))
grid.arrange(l1, l2, l3, l4,nrow=2,ncol=2) #use package gridExtra
输出是这样的：
shapefile 和光栅文件可在以下位置获得link:
https://drive.google.com/open?id=0B5PPm9lBBGbDTjBjeFNzMHZYWEU
非常感谢。
开发工具::session_info()
会话信息------------------------------------------------ ---------------------------------------------- ------------------
设置值
版本 R 版本 3.1.1 (2014-07-10)
系统x86_64, darwin10.8.0
ui RStudio (0.98.1103)
语言 (EN)
整理 en_US.UTF-8
tz America/Los_Angeles
包-------------------------------------------- ---------------------------------------------- --------------------------
包 * 版本日期来源
bitops 1.0-6 2013-08-17 CRAN (R 3.1.0)
色彩空间 1.2-6 2015-03-11 CRAN (R 3.1.3)
devtools 1.8.0 2015-05-09 CRAN (R 3.1.3)
摘要 0.6.4 2013-12-03 CRAN (R 3.1.0)
ggplot2 * 1.0.1 2015-03-17 CRAN (R 3.1.3)
ggthemes * 2.1.2 2015-03-02 CRAN (R 3.1.3)
git2r 0.10.1 2015-05-07 CRAN（R 3.1.3）
gridExtra 0.9.1 2012-08-09 CRAN (R 3.1.0)
gtable 0.1.2 2012-12-05 CRAN (R 3.1.0)
hexbin * 1.26.3 2013-12-10 CRAN (R 3.1.0)
晶格 * 0.20-29 2014-04-04 CRAN (R 3.1.1)
latticeExtra * 0.6-26 2013-08-15 CRAN (R 3.1.0)
magrittr 1.5 2014-11-22 CRAN（R 3.1.2）
质量 7.3-33 2014-05-05 CRAN (R 3.1.1)
备忘录 0.2.1 2014-04-22 CRAN (R 3.1.0)
孟塞尔 0.4.2 2013-07-11 CRAN (R 3.1.0)
plyr 1.8.2 2015-04-21 CRAN (R 3.1.3)
原型 0.3-10 2012-12-22 CRAN (R 3.1.0)
光栅 * 2.2-31 2014-03-07 CRAN (R 3.1.0)
rasterVis * 0.28 2014-03-25 CRAN (R 3.1.0)
RColorBrewer * 1.0-5 2011-06-17 CRAN (R 3.1.0)
Rcpp 0.11.2 2014-06-08 CRAN (R 3.1.0)
RCurl 1.95-4.6 2015-04-24 CRAN (R 3.1.3)
reshape2 1.4.1 2014-12-06 CRAN (R 3.1.2)
rgdal * 0.8-16 2014-02-07 CRAN (R 3.1.0)
版本 1.0.0 2015-04-22 CRAN (R 3.1.3)
秤 * 0.2.4 2014-04-22 CRAN (R 3.1.0)
sp * 1.0-15 2014-04-09 CRAN (R 3.1.0)
字符串 0.4-1 2014-12-14 CRAN (R 3.1.2)
stringr 1.0.0 2015-04-30 CRAN (R 3.1.3)
viridis * 0.3.1 2015-10-11 CRAN (R 3.2.0)
XML 3.98-1.1 2013-06-20 CRAN (R 3.1.0)
动物园 1.7-11 2014-02-27 CRAN (R 3.1.0)
library(ggplot2)
library(raster)
library(rasterVis)
library(rgdal)
library(grid)
library(scales)
library(viridis) # better colors for everyone
library(ggthemes) # theme_map()
datafold <- "/path/to/oregon_masked_tmean_2013_12.tif"
ORpath <- "/path/to/Oregon_10N.shp"
test <- raster(datafold)
OR <- readOGR(dsn=ORpath, layer="Oregon_10N")
你没有包括你用来制作的任何东西 test 所以我这样做了：
test_spdf <- as(test, "SpatialPixelsDataFrame")
test_df <- as.data.frame(test_spdf)
colnames(test_df) <- c("value", "x", "y")
然后，只需将其 + shapefile 发送到 ggplot2 即可：
ggplot() +
geom_tile(data=test_df, aes(x=x, y=y, fill=value), alpha=0.8) +
geom_polygon(data=OR, aes(x=long, y=lat, group=group),
fill=NA, color="grey50", size=0.25) +
scale_fill_viridis() +
coord_equal() +
theme_map() +
theme(legend.position="bottom") +
theme(legend.key.width=unit(2, "cm"))
不过，它现在可以使用任何连续温标。 Viridis 只是很长一段时间内出现的最好的之一。
非要用的话可以用下面的gplot:
gplot(test) +
geom_tile(aes(x=x, y=y, fill=value), alpha=0.8) +
geom_polygon(data=OR, aes(x=long, y=lat, group=group),
fill=NA, color="grey50", size=0.25) +
scale_fill_viridis(na.value="white") +
coord_equal() +
theme_map() +
theme(legend.position="bottom") +
theme(legend.key.width=unit(2, "cm"))
这是我的做法，rasterVis::levelplot:
加载东西：
library(rgdal)
library(rasterVis)
library(RColorBrewer)
读东西：
oregon <- readOGR('.', 'Oregon_10N')
r <- raster('oregon_masked_tmean_2013_12.tif')
定义色带调色板（或长度比使用下面的 at 参数定义的色带的中断数短 1 的颜色矢量）。
colr <- colorRampPalette(brewer.pal(11, 'RdYlBu'))
情节：
levelplot(r,
margin=FALSE, # suppress marginal graphics
colorkey=list(
space='bottom', # plot legend at bottom
labels=list(at=-5:5, font=4) # legend ticks and labels
),
par.settings=list(
axis.line=list(col='transparent') # suppress axes and legend outline
),
scales=list(draw=FALSE), # suppress axis labels
col.regions=colr, # colour ramp
at=seq(-5, 5, len=101)) + # colour ramp breaks
layer(sp.polygons(oregon, lwd=3)) # add oregon SPDF with latticeExtra::layer
您可能实际上想要绘制图例轮廓（包括其刻度线），在这种情况下，将 axis.line=list(col='black') 添加到 colorkey 参数列表中。这是覆盖由 par.settings=list(axis.line=list(col='transparent')):
levelplot(r,
margin=FALSE,
colorkey=list(
space='bottom',
labels=list(at=-5:5, font=4),
axis.line=list(col='black')
),
par.settings=list(
axis.line=list(col='transparent')
),
scales=list(draw=FALSE),
col.regions=colr,
at=seq(-5, 5, len=101)) +
layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))
我同意@hrbrmstr 的观点，viridis 通常是 better ramp to use，尽管在我看来有点丑。与 ColorBrewer 的 RdYlBu 之类的东西相比，主要优点是颜色在去饱和时仍然不同，并且颜色差异更好地反映了值的差异。不过，我相信 RdYlBu 对于 Deuteranopia/Protanopia/Tritanopia colour-blindness 来说是完全可以访问的。
这是 viridis 版本：
library(viridis)
levelplot(r,
margin=FALSE,
colorkey=list(
space='bottom',
labels=list(at=-5:5, font=4),
axis.line=list(col='black')
),
par.settings=list(
axis.line=list(col='transparent')
),
scales=list(draw=FALSE),
col.regions=viridis,
at=seq(-5, 5, len=101)) +
layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))
编辑
针对 OP 的附加问题，这里是如何根据要求绘制多个栅格。
假设所有栅格具有相同的范围、分辨率、投影等，可以将它们堆叠成一个RasterStack，然后在堆叠上使用levelplot。您可以将 width 作为列表的一个元素传递给 colorkey 以控制图例的高度（"width" 有点 counter-intuitive，但默认情况下图例是垂直的）。如果你想抑制每个面板上方的条带标签（正如我在下面所做的 - 默认情况下它们用堆栈的层名称标记 [参见 names(s)]），你可以添加 strip.border 和 strip.background 到传递给 par.settings.
s <- stack(r, r*0.8, r*0.6, r*0.4)
levelplot(s,
margin=FALSE,
colorkey=list(
space='bottom',
labels=list(at=-5:5, font=4),
axis.line=list(col='black'),
width=0.75
),
par.settings=list(
strip.border=list(col='transparent'),
strip.background=list(col='transparent'),
axis.line=list(col='transparent')
),
scales=list(draw=FALSE),
col.regions=viridis,
at=seq(-5, 5, len=101),
names.attr=rep('', nlayers(s))) +
layer(sp.polygons(oregon, lwd=3))
这是使用 ggplot 的简单解决方案：
scale_fill_gradientn(colours = terrain.colors(4),limits=c(0,1),
space = "Lab",name=paste("Probability \n"),na.value = NA)
在 scale_fill_gradientn 中（应该也适用于 scale_file_gradient），设置 na.value = NA。