Уменьшение размера легенды

У меня есть набор данных в следующем формате:

heights <- rnorm(10000, mean=170, sd=10) 
weights <- rnorm(10000, mean=65, sd=15) 

data <- data.frame(heights, weights)
   heights  weights
1 164.0554 75.21385
2 167.8416 80.20245
3 170.8382 64.86342
4 175.3897 73.40080
5 177.6491 42.82188
6 169.2133 79.28145

Я использовал следующий код R, чтобы подсчитать, сколько точек данных содержится в каждом интервале размером 5x5:

max_height <- max(data$heights)
max_weight <- max(data$weights)

height_breaks <- seq(0, max_height, by=5)
weight_breaks <- seq(0, max_weight, by=5)

combinations <- expand.grid(height = seq_along(height_breaks)[-length(height_breaks)],
                            weight = seq_along(weight_breaks)[-length(weight_breaks)])

interval_label <- function(breaks, index) {
  paste0("(", breaks[index], "-", breaks[index + 1], ")")
}

combinations$height_interval <- mapply(interval_label, list(height_breaks), combinations$height)
combinations$weight_interval <- mapply(interval_label, list(weight_breaks), combinations$weight)

height_weight_boxes <- combinations[, c("height_interval", "weight_interval")]
 
count_points_in_box <- function(min_height, max_height, min_weight, max_weight, data) {
    data %>%
        filter(height >= min_height, height <= max_height,
               weight >= min_weight, weight <= max_weight) %>%
        nrow()
}

  library(dplyr)
transformed_df <- height_weight_boxes %>%
    mutate(
        box_number = row_number(), 
        min_height = as.numeric(sub("\\((.*?)-.*", "\\1", height_interval)), 
        max_height = as.numeric(sub(".*-(.*)\\)", "\\1", height_interval)), 
        min_weight = as.numeric(sub("\\((.*?)-.*", "\\1", weight_interval)), 
        max_weight = as.numeric(sub(".*-(.*)\\)", "\\1", weight_interval)) 
    ) 

   count_points_in_box <- function(min_height, max_height, min_weight, max_weight, data) {
    data %>%
        filter(heights >= min_height, heights < max_height,
               weights >= min_weight, weights < max_weight) %>%
        nrow()
}

final <- transformed_df %>%
    rowwise() %>%
    mutate(count = count_points_in_box(min_height, max_height, min_weight, max_weight, data))

Отсюда я хочу сделать тепловую карту этих данных:

library(ggplot2)
library(viridisLite)

distinct_counts <- length(unique(final$count))

color_palette <- magma(distinct_counts)

final$color <- factor(final$count)

ggplot(final, aes(x = min_weight, y = min_height, fill = final$color)) +
    geom_tile() +
    scale_fill_manual(values = color_palette, guide = guide_legend(title = "Count")) +
    labs(x = "Minimum Weight", y = "Minimum Height", title = "2D Heatmap of Counts") +
    theme_minimal() +
    theme(legend.position = "right")

Все выглядит хорошо, но кажется, что в легенде показаны все возможные комбинации цветов, и она выглядит очень длинной. Я пытаюсь уменьшить размер легенды и сделать ее более компактной. Можно ли уменьшить размер этой легенды, «объединив» цвета в одинаковых диапазонах?

Я знаю, что можно напрямую создать тепловую карту в R, используя такие функции, как kde(). Проблема в том, что мой реальный набор данных очень велик, и я фактически использую инструкции SQL CASE WHEN для выполнения подсчетов, а затем переношу агрегированный набор данных в R для создания тепловой карты (т. е. «окончательной»). Отсюда я вручную назначаю цвета и создаю тепловую карту. В этом вопросе, который я задал, длительная манипуляция с данными, которую я включил выше, представляет собой манипуляцию с данными SQL для приведения данных в «окончательный» формат.

Генерация операторов SQL в R:

sql_query <- "SELECT *, CASE"
for (i in 1:nrow(df)) {
  sql_query <- paste0(sql_query, " WHEN height BETWEEN ", df$min_height[i], " AND ", df$max_height[i],
                      " AND weight BETWEEN ", df$min_weight[i], " AND ", df$max_weight[i],
                      " THEN ", df$box_number[i])
}
sql_query <- paste0(sql_query, " END AS box_num FROM my_table;")