Как отобразить две категориальные переменные на одной плитке тепловой карты - плитки треугольника

Это немного взломано, но, честно говоря, без создания выделенного geom, я не думаю, что вы можете сделать его менее хакерским - и создание geom также может быть несколько хакерским :)

• Создание многоугольников треугольников для каждой координаты x / y с помощью sapply. Думаю, вы могли бы использовать этот подход для своего compute_group слоя в будущем StatSplitTile.
• Неправильное использование факторов - необходимое зло, чтобы навести порядок. Если вам нужен определенный порядок на оси Y, вам также необходимо сначала разложить Species на множители.
• Использование ggnewscale для очень простого способа иметь несколько шкал заливки.
• установить одинаковые пределы для лучшей сопоставимости
• corre_equal, чтобы он выглядел лучше

library(tidyverse)

mydat <- structure(list(Species = structure(c(1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), .Label = c("setosa", "versicolor", "virginica"), class = "factor"), flower_att = c("Sepal.Length", "Sepal.Length", "Sepal.Length", "Sepal.Width", "Sepal.Width", "Sepal.Width", "Petal.Length", "Petal.Length", "Petal.Length", "Petal.Width", "Petal.Width", "Petal.Width"), measurement = c(5.1, 7, 6.3, 3.5, 3.2, 3.3, 1.4, 4.7, 6, 0.2, 1.4, 2.5), month = c("January", "February", "January", "February", "January", "February", "January", "February", "January", "February", "January", "February")),
  row.names = c(NA, -12L), class = "data.frame"
)

make_triangles <- function(x, y, point = "up") {
  x <- as.integer(as.factor((x)))
  y <- as.integer(as.factor((y)))

  if (point == "up") {
    newx <- sapply(x, function(x) {
      c(x - 0.5, x - 0.5, x + 0.5)
    }, simplify = FALSE)
    newy <- sapply(y, function(y) {
      c(y - 0.5, y + 0.5, y + 0.5)
    }, simplify = FALSE)
  } else if (point == "down") {
    newx <- sapply(x, function(x) {
      c(x - 0.5, x + 0.5, x + 0.5)
    }, simplify = FALSE)
    newy <- sapply(y, function(y) {
      c(y - 0.5, y - 0.5, y + 0.5)
    }, simplify = FALSE)
  }
  data.frame(x = unlist(newx), y = unlist(newy))
}

# required, otherwise you cannot use the values as fill
mydat_wide <- mydat %>% pivot_wider(names_from = "flower_att", values_from = "measurement")
# making your ordered months factor
mydat_wide$month <- droplevels(factor(mydat_wide$month, levels = month.name))
# The actual triangle computation
newcoord_up <- make_triangles(mydat_wide$month, mydat_wide$Species)
newcoord_down <- make_triangles(mydat_wide$month, mydat_wide$Species, point = "down")
# just a dirty trick for renaming
newcoord_down <- newcoord_down %>% select(xdown = x, ydown = y)
# you need to repeat each row of your previous data frame 3 times
repdata <- map_df(1:nrow(mydat_wide), function(i) mydat_wide[rep(i, 3), ])
newdata <- bind_cols(repdata, newcoord_up, newcoord_down)

ggplot(newdata) +
  geom_polygon(aes(x = x, y = y, fill = Sepal.Length, group = interaction(Species, month)), color = "black") +
  scale_fill_gradient(low = "white", high = "red", limits = c(0, 10)) +
  ggnewscale::new_scale_fill() +
  geom_polygon(aes(x = xdown, y = ydown, fill = Sepal.Width, group = interaction(Species, month)), color = "black") +
  scale_fill_gradient(low = "white", high = "red", limits = c(0, 10)) +
  scale_x_continuous(breaks = seq_along(unique(mydat_wide$month)), 
                     labels = unique(levels(mydat_wide$month))) +
  scale_y_continuous(breaks = seq_along(unique(mydat_wide$Species)),
                     labels = unique(mydat_wide$Species))+
  coord_equal()

^{Создано 27 января 2021 года пакетом REPEX (v0.3.0)}