mian function：
ggplot(): 初始化图形并指定数据来源
aes() : 指定每个变量的角色
geom_XXX() : 使用几何函数向图中添加几何对象（视觉输出）
使用串联符号 (+) 创建函数
图形保存：
ggsave(plot=p1, file="mygraph.pdf", width = 3, height = 4)
以pdf格式保存了图片p1，命名为mygraph，3英寸宽4英寸高
e.g.
ggplot(data=mtcars, aes(x=hp, y=mpg,color=cyl))+
geom_point(size=3)+
facet_grid(am~vs)+
labs(title='Automobile Data by Engine Type',
x='Horsepower', y='Miles Per Gallon')
1 几何函数
| 函数 | 图形 | 参数 |
|---|---|---|
| geom_bar() | 条形图 | color, fill, alpha |
| geom_boxplot() | 箱线图 | color, fill, alpha, notch, width |
| geom_density() | 密度图 | color, fill, alpha, linetype |
| geom_histogram() | 直方图 | color, fill, alpha, linetype, binwidth |
| geom_point() | 散点图 | color, alpha, shape, size |
| geom_rug() | 地毯图 | color, side |
| geom_violin() | 小提琴图 | color, fill, alpha, linetype |
| geom_hline() | 水平线 | color, alpha, linetype, size |
| geom_line() | 线图 | colorvalpha, linetype, size |
| geom_smooth() | 拟合曲线 | method, formula, color, fill, linetype, size |
常用参数
| 参数 | 详述 |
|---|---|
| color | 对点、线和填充区域的边界进行着色 |
| fill | 对填充区域着色，如条形和密度区域 |
| alpha | 颜色的透明度，从0（完全透明）到1（不透明） |
| linetype | 图案的线条（1=实线，2=虚线，3=点，4=点破折号，5=长破折号，6=双破折号） |
| size | 点的尺寸和线的宽度 |
| shape | 点的形状（和pch一样，0=开放的方形，1=开放的圆形，2=开放的三角形，16=实心圆点，等等） |
| position | 绘制诸如条形图和点等对象的位置。对条形图来说，'dodge'将分组条形图并排，'stacked'堆叠分组条形图，'fill'垂直地堆叠分组条形图并规范其高度相等(比例)。对于点来说，'jitter'减少点重叠。 |
| binwidth | 直方图的宽度 |
| notch | 表示方块图是否应为缺口（TRUE/FALSE) |
| sides | 地毯图的安置（"b"=底部， "l"=左部，"t"=顶部，"r"=右部，"bl"=左下部，等等） |
| width | 箱线图的宽度 |
e.g. 以'car'包中的Salaries数据集为例
# 安装 "car" 包
install.packages("car")
library('car')
Salaries <- carData::Salaries
> colnames(Salaries)
[1] "rank" "discipline" "yrs.since.phd" "yrs.service"
[5] "sex" "salary"
library(ggplot2)
ggplot(Salaries, aes(x=rank,y=salary))+
geom_boxplot(fill="cornflowerblue",color='black',notch = F)+
geom_point(position = 'jitter',color='blue',alpha=.5)+
geom_rug(side="1", color= 'black')
几何函数中常用参数设置
- 可通过
reorder()函数对x轴变量进行排序
Default method:
reorder(x, X, FUN = mean, ..., order = is.ordered(x))
x: 待排序变量，可为factor
X: 待排序变量的排序依据，长度与x相同
FUN: X的排序方式
order = is.ordered(x): 是否输出 ordered factor
e.g. 以mpg数据集为例
rm(list = ls())
library(tidyverse)
library(gridExtra)
ggplot2::mpg
p1 <- ggplot(data = mpg, aes(x = class, y = hwy)) +
geom_boxplot(fill = 'blue') +
labs(title = 'p1')
p2 <- ggplot(data = mpg, aes(x = reorder(class, hwy, FUN = median),
y = hwy)
) +
geom_boxplot(fill = 'blue') +
labs(title = 'p2')
grid.arrange(p1,p2, nrow=1)
reorder() 排列变量
2 分组
ggplot()中aes()函数负责分配变量，
直接将aes()中的参数赋值为分组变量。
可生成 逻辑变量 进行分组
e.g. 以'car'包中的Salaries数据集为例
p1 <- ggplot(Salaries, aes(x=rank, y=salary, fill=sex))+
geom_boxplot()
p2 <- ggplot(Salaries, aes(x=rank, y=salary, fill= sex=='Male'))+
geom_boxplot()
# 进行多图展示
install.packages("gridExtra")
library(gridExtra)
grid.arrange(p1,p2, nrow=1)
分组
比较
ggplot2::mpg
p1 <- ggplot(data = mpg, aes(x=displ, y=hwy))+
geom_point()+
geom_smooth()+
labs(title = 'p1')
p2 <- ggplot(data = mpg, aes(x=displ, y=hwy))+
geom_point()+
geom_smooth(aes(group=drv))+
labs(title = 'p2')
p3 <- ggplot(data = mpg, aes(x=displ, y=hwy, color=drv))+
geom_point()+
geom_smooth(se=FALSE)+
labs(title = 'p3')
p4 <- ggplot(data = mpg, aes(x=displ, y=hwy))+
geom_point(aes(color= drv))+
geom_smooth(se=FALSE)+
labs(title = 'p4')
p5 <- ggplot(data = mpg, aes(x=displ, y=hwy))+
geom_point(aes(color=drv))+
geom_smooth(aes(linetype=drv))+
labs(title = 'p5')
p6 <- ggplot(data = mpg, aes(x=displ, y=hwy, color=drv))+
geom_point()+
labs(title = 'p6')
library(gridExtra)
grid.arrange(p1,p2,p3,p4,p5,p6, nrow=2)
分组-比较
3 刻面
使得不同组在一幅图中并排出现
facet_wrap() 和 facet_grid() 函数
| 语法 | 结果 |
|---|---|
| facet_wrap(~var, ncol=n) | 按var分组后水平排为n列 |
| facet_wrap(~var, nrow=n) | 按var分组后水平排为n行 |
| facet_grid(rowvar~colvar) | rowvar行，colvar列 (可设定两个分组变量) |
| facet_grid(rowvar~. ) | 按 rowvar 分组，排成一列 |
| facet_grid( .~colvar) | 按 colvar 分组，排成一行 |
e.g. 以'car'包中的Salaries数据集为例
ggplot(Salaries, aes(x=yrs.since.phd, y=salary, color=rank, shape=rank))+
geom_point()+
facet_grid(.~sex)
# facet_grid(.~sex) == facet_wrap(~sex, nrow=1)
刻面展示
4 添加平滑曲线
geom_smooth() 函数添加拟合曲线
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| method | 使用的拟合函数模型(lm:线性, glm:广义线性, smooth:非参数光滑曲线, rlm:稳健线性, gam:广义相加模型) |
| formula | 拟合函数使用的公式(y~x (默认), y~log(x), y~poly(x,n) (n次多项式拟合), y~ns(x,n)(n个自由度的样条拟合)) |
| se | 置信区间(默认TRUE) |
| level | 置信区间水平(默认95%) |
| fullfigure | 拟合曲线覆盖全图(TRUE), 仅覆盖数据(FALSE), 默认FALSE |
e.g. 以'car'包中的Salaries数据集为例
ggplot(Salaries, aes(x=yrs.since.phd, y=salary, linetype=sex, shape=sex, color=sex))+
geom_smooth(method=lm, formula=y~poly(x,2), se=F, size=1)+
geom_point(size=2)
平滑曲线
5 更改图形外观
5.1 坐标轴
连续型(数值)：scale_x_continuous(breaks=, labels=, limits=)
不连续型(字符)：scale_x_discrete(breaks=, labels=, limits=)
breaks: 指定刻度标记
labels: 指定标签
limits: 显示范围
coord_flip(): 颠倒坐标轴
coord_polar(): 使用极坐标系（鸡冠花图）
coord_fixed(): 固定横纵轴的增长比例 ，默认1:1
e.g. 以'car'包中的Salaries数据集为例
ggplot(Salaries, aes(x=rank, y=salary, fill=sex))+
geom_boxplot() +
scale_x_discrete(breaks=c("AsstProf", "AssocProf", "Prof"),
labels=c("assistant\nprofessor",
"associate\nprofessor",
"professor")) +
scale_y_continuous(breaks = c(50000, 100000, 150000, 200000),
labels = c("50K", "100K", "150K", "200K")) +
labs(tittle= "Faculty salary by rank and sex", x="", y="")
更改坐标轴
5.2 调整分组显示(标尺)
通过调整颜色从而进行可视化，可应用到离散和连续型变量
scale_color_manual(values=c("colr1","colr2")) 或
scale_color_brewer(palette="SetX") 函数指定颜色 (color或fill)
e.g. 以'car'包中的Salaries数据集为例
ggplot(data=Salaries, aes(x=yrs.since.phd, y=salary, color=rank)) +
scale_color_manual(values = c("orange", "olivedrab", "navy")) +
geom_point(size=2)
标尺
# 查看所有颜色集
library(RColorBrewer)
display.brewer.all()
# 或通过如下指令更改填充颜色
scale_fill_manual(values = "colr1", "colr2")
scale_fill_brewer(palette = "SetX")
5.3 主题
通过 theme() 函数设置图形的整体外观
e.g. 以'car'包中的Salaries数据集为例
# 使用theme()函数设置主题
mytheme <- theme(plot.title = element_text(face = "bold.italic",
size = "14", color = "black"),
axis.title = element_text(face = "bold.italic",
size = 10, color = "brown"),
axis.text = element_text(face = "bold",size = 9,
color = "darkblue"),
panel.background = element_rect(fill = "white",
color = "darkblue"),
panel.grid.major.y = element_line(color = "grey", linetype = 1),
panel.grid.minor.y = element_line(color = "grey", linetype = 2),
panel.grid.minor.x = element_blank(),
legend.position = "top"
)
# 在函数中声明 +mytheme
ggplot(Salaries, aes(x=rank, y=salary, fill=sex))+
geom_boxplot() +
labs(title = "Salary by rank and sex", x="Rank", y="Salary") +
mytheme
主题
5.4 多图
使用 "gridExtra" 包进行多个图形的合并
e.g. 以'car'包中的Salaries数据集为例
install.packages("gridExtra")
library(gridExtra)
p1 <- ggplot(Salaries, aes(x=rank)) + geom_bar()
p2 <- ggplot(Salaries, aes(x=sex)) + geom_bar()
p3 <- ggplot(Salaries, aes(x=yrs.since.phd, y=salary)) + geom_point()
grid.arrange(p1,p2,p3, ncol=3)
多重图
