使用主题():

d <- data.frame(x=gl(10, 1, 10, labels=paste("long text label ", letters[1:10])), y=rnorm(10))
ggplot(d, aes(x=x, y=y)) + geom_point() +
    theme(text = element_text(size=20),
        axis.text.x = element_text(angle=90, hjust=1)) 
#vjust adjust the vertical justification of the labels, which is often useful

这里有很多关于如何格式化ggplot的好信息。您可以使用?theme查看可以修改(基本上是所有)的参数的完整列表。

@Drew Steen对theme()的使用也是一样。下面是轴文本和标题的常见主题属性。

ggplot(mtcars, aes(x = factor(cyl), y = mpg))+
  geom_point()+
  theme(axis.text.x = element_text(color = "grey20", size = 20, angle = 90, hjust = .5, vjust = .5, face = "plain"),
        axis.text.y = element_text(color = "grey20", size = 12, angle = 0, hjust = 1, vjust = 0, face = "plain"),  
        axis.title.x = element_text(color = "grey20", size = 12, angle = 0, hjust = .5, vjust = 0, face = "plain"),
        axis.title.y = element_text(color = "grey20", size = 12, angle = 90, hjust = .5, vjust = .5, face = "plain"))

在这种情况下，使用"fill"属性会有所帮助。您可以使用element_blank()从轴上删除文本，并使用图例显示多色柱状图。我正在绘制一个零件拆卸频率在一个修理厂如下

ggplot(data=df_subset,aes(x=Part,y=Removal_Frequency,fill=Part))+geom_bar(stat="identity")+theme(axis.text.x  = element_blank())

在我的情况下，我选择了这个解决方案，因为我在柱状图中有很多柱状，我无法找到一个合适的字体大小，既可读又足够小，不会相互重叠。

使用主题():

d <- data.frame(x=gl(10, 1, 10, labels=paste("long text label ", letters[1:10])), y=rnorm(10))
ggplot(d, aes(x=x, y=y)) + geom_point() +
theme(text = element_text(size=20))

除了前面的解决方案之外，还可以使用rel()函数指定主题中包含的相对于base_size的字体大小，例如theme_bw()(其中base_size为11)。

例如:

ggplot(mtcars, aes(disp, mpg)) +
  geom_point() +
  theme_bw() +
  theme(axis.text.x=element_text(size=rel(0.5), angle=90))

当制作许多图时，全局设置是有意义的(相关部分是第二行，三行一起是一个工作示例):

   library('ggplot2')
   theme_update(text = element_text(size=20))
   ggplot(mpg, aes(displ, hwy, colour = class)) + geom_point()

处理重叠标签的另一种方法是使用guide = guide_axis(n。Dodge = 2)。

library(dplyr)
library(tibble)
library(ggplot2)

dt <- mtcars %>% rownames_to_column("name") %>% 
  dplyr::filter(cyl == 4)

# Overlapping labels
ggplot(dt, aes(x = name, y = mpg)) + geom_point()

ggplot(dt, aes(x = name, y = mpg)) + geom_point() +
  scale_x_discrete(guide = guide_axis(n.dodge = 2))