R | ggplot2

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ggplot2: elegant graphics for data analysis 3rd edition

《R语言数据可视化之美》配套代码
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R_ggplot2基础（一）
R_ggplot2基础（二）
R_ggplot2基础（三）
R_ggplot2基础（四）

1. 基础

  • ggplot()
一些想法：
1. ggplot要有两个思想，图层和映射；
   图层的前后，达到的效果可能不同
2. 有许多冗余的功能，但要注意这些功能的细微区别；
3. 多看别人的绘图代码，提高对ggplot的理解和学习如何呈现自己的数据；
4. 不需要掌握所有参数，不需要直接生成最终版本的图，哪怕用`AI`再修；
5. ggplot的扩展包很多，不可能都完全学会，总体把握下，学习自己需要的；
6. ......
  • aes()
    x
    y
    alpha: 透明度
    color: 颜色
    fill: 填充
    shape: 形状
    width: 宽度
    linetype: 线型
注意一些参数：
  • position: 参考：ggplot2位置调整position
    dodge: 并排放置，避免重叠
    fill: 堆叠图形元素并将高度标准为 1
    identity: 不做调整
    jitter: 扰动避免点重合
    stack: 图形元素堆叠
  • stat
  • fill, color
  • group

2. 绘图 geom_*

映射思想与变量：

一个连续型变量：密度图、直方图、Wikinson点图
一个离散型变量：
两个连续型变量：散点图、气泡图
两个离散型变量：条形图/柱状图
一个离散一个连续：箱线图、小提琴图

2.1 数据分布

直方图、密度图、Wilkinson点图

核密度曲线是基于样本数据对总体分布做出的一个估计。曲线的平滑程度取决于核函数的带宽：带宽越大，曲线越平滑。

  • geom_density()
  • geom_line()
    stat = "density"
    adjust
  • geom_dotplot()
  • geom_histogram()

箱线图、小提琴图、云雨图

  • geom_boxplot()
  • geom_violin()
  • geom_dotplot()
boxplot, histogram, density.jpg

2.2 数值关系型

散点图、气泡图、曲面拟合图、瀑布图、边际线

  • geom_point()
    shape: 默认点形 19（实心圆）
    size: 默认大小为 2；映射时，范围为 1 - 6，不反应真实数值大小比例
    color, fill: 面对不同点形，有所区别
  • geom_jitter()
    R绘图系统可以调用的点形
  • geom_rug(): 向散点图添加边际地毯
  • geom_smooth()
    method: lm时，调用lm()函数对数据拟合线性模型，此外：glm | gam | loess 等
    se: 逻辑型，为拟合线添加置信域
    level: 设置置信区间，默认 95%
# 点的大小：范围调整、比例调整
ggplot() +
  geom_point() +
  scale_size_area() # 使数据点的面积与变量值成正比
  # scale_size_continuous(range = )
  geom_smooth()

2.3 类别比较型

柱状图、饼图、旭日图、坡度图、雷达图、玫瑰图

  • geom_bar(): 柱状图/条形图
    stat = "identity"
    width = .8
    position = position_dodge(width = .5)
  • geom_col(): 条形图/柱状图
  • geom_count()

2.4 添加文本

  • geom_label()
  • geom_text(): 添加文本

2.5 添加线

  • geom_segment()
  • geom_hline(): 添加横线
  • geom_vline(): 添加竖线
  • geom_abline(): 添加有角度的线

2.6 误差

  • geom_crossbar()
  • geom_errorbar()
  • geom_linerange()
  • geom_pointrange()

2.7 其他

  • geom_area()
  • geom_quantile()
  • geom_qq()

3. 统计 stat_*

略

4. 标度scale_*

4.1 离散型变量颜色填充scale_fill_*、scale_color_*

  • scale_fill_discrete()
    scale_colour_discrete(): 色轮周围均匀等距色（同hue）
  • scale_fill_hue()
    scale_colour_hue(): 色轮周围均匀等距色（discrete）
  • scale_fill_grey()
    scale_colour_grey(): 灰度调色板，
    start, end: 标度范围 0 ~ 1（黑色 ~ 白色），默认 0.2 ~ 0.8
  • scale_fill_brewer()
    scale_colour_brewer(): ColorBrewer调色板
    palette 
library(RColorBrewer)
display.brewer.all(n=NULL, type="all", select=NULL, exact.n=TRUE, colorblindFriendly=FALSE)
RColorBrewer
  • scale_fill_manual()
    scale_colour_manual(): 自定义颜色
    values = c("red", "blue") | values = c("#CC6666", "#7777DD") | values = c(female="red", male="blue")
  • scale_alpha(): 透明度

4.2 连续型变量颜色填充scale_fill_*、scale_color_*

  • scale_fill_gradient()
    scale_colour_gradient(): 两色渐变
    low = "black"
    high = "white"
  • scale_fill_gradient2()
    scale_colour_gradient2(): 三色渐变
  • scale_fill_gradientn()
    scale_colour_gradientn(): 等间隔的 n 种颜色的渐变色
    colours = c("", "", "", "")
  • scale_alpha()

4.3 形状大小

  • scale_shape()
  • scale_shape_manual()
  • scale_size()
  • scale_size_area()
  • scale_linetype()
  • scale_radius()

4.4 坐标相关

注意与 coord_* 相区别。

  • scale_x_discrete()
    scale_y_discrete()
    limits
    breaks: 设置刻度线的位置
    labels: 修改刻度标签文本
  • scale_x_reverse()
    scale_y_reverse()
  • scale_x_continuous()
    scale_y_continuous()
  • xlim(): 设置连续型x坐标轴值域，scale_x_continuous()的简便写法
  • ylim(): 设置连续型y坐标轴值域，scale_y_continuous()的简便写法

5. 坐标 coord_*

  • coord_fixed(): 设置 x 轴和 y 轴的缩放比例
    ratio = 1/2
  • coord_flip(): 翻转坐标轴

直接对掉x和y的映射不行吗？不行，比如直方图、密度图这种只能映射x。反转时是 y = x 镜面对称。

  • coord_cartesian():
    xlim
    ylim
    expand
  • coord_trans():
  • coord_polar(): 极坐标
    theta: 绕x | y轴
    direction: -1 | 1, 顺时针 | 逆时针
    start: 起始点

6. 图例

guides() 我时常不能理解，也是功能冗余？scale_*中也可以设置guide参数啊。

7. 分面 facet_*

  • facet_wrap()
    scale: "fixed"(default) | "free_x" | "free_y" | "free"
  • facet_grid()

8. 主题 theme_*

  • theme_gray(): 默认主题
  • theme_bw(), theme_classic(), theme_void()
  • theme_dark(), theme_light(), theme_linedraw(), theme_minimal()
  • theme_set(): 设置当前R会话下的默认主题，如：theme_set(theme_bw())

9. 细节

9.1 细节设置

  • annotate()
    geom: "text" | "rect" | "segment" | "pointrange"...

其他参数与geom_*对应。

  • labs()
    title: 主标题
    subtitle: 副标题
    caption: 设置图例标题
    colour/fill
  • ggtitle()
  • xlab()
  • ylab()

有非常多的功能冗余？比如 labs(title, x, y) 等价于 ggtitle() + xlab() + ylab()。

9.2 主题元素

  • theme()
  1. 文本元素，如，所有文本元素text = element_text()
    family: Helvetica（无衬线）、Times（衬线）、Courier（等宽）
    face: plain（普通）、bold（粗体）、italic（斜体）、bold.italic（粗斜体）
    colour: 文字颜色
    size: 字体大小
    hjust: 横向对齐，0（左对齐）、0.5（居中）、1（右对齐）
    vjust: 纵向对齐，0（底部对齐）、0.5（居中）、1（顶部对齐）
    angle: 旋转角度
    lineheight: 行间距倍数
    注意：文本几何对象的文本属性与主题元素的基本一致。除了字体为fontface。
其他文本元素：
plot.title`: 标题文本外观
legend.text` 图例项文本的外观；legend.title(): 图例标题
axis.title: 双轴标签的外观；axis.title.x: x轴；axis.title.y: y轴
axis.text: 双轴刻度标签的外观；axis.text.x: x轴；axis.text.y: y轴
strip.text: 双向分面标签的外观；strip.text.x: 横向；strip.text.y: 纵向

在书上看到axis.ticks与axis.text一样，也用于双轴刻度标签外观的设置，可能书上错了吧。

  1. 矩形元素，如所有矩形元素rect = element_rect()
    colour
    fill
    size 
其他矩形元素：
plot.background: 整个图形的背景
panel.background: 绘图区域背景；panel.border: 绘图区域边框
legend.background: 图例的背景；legend.key: 图例边框
strip.background: 分面标签的背景
  1. 线条元素，如所有线条元素line = element_line() 
其他线条元素：
axis.line`: 坐标轴线
panel.grid.major`: 主网格线；panel.grid.major.x: 纵向；panel.grid.major.y: 横向
panel.grid.minor`: 次网格线；panel.grid.minor.x: 纵向；panel.grid.minor.y: 横向
  1. legend.position = "right": 图例的位置，还可设置为"top"、"bottom"、"left"和c(1, 0)这样的位置坐标
    设置为"none"移除所有图例
  2. legend.justification = c(1, 0)
    原图地址：https://henrywang.nl/ggplot2-theme-elements-demonstration/

10. 其他重要的相关的包

很多，其他文章中慢慢补充。

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