本期内容
- 缩放绘图
- 坐标轴变换
- 设置坐标轴纵横比
- 极坐标系
- 翻转坐标轴
本期依然沿用上期的代码，为了后续的展示，在散点图里单独声明颜色、大小和形状，初始图如下：
library(ggplot2)
p <- ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) +
geom_point(aes(color = Petal.Length, size = Petal.Width, shape = Species)) +
scale_color_gradient(low = "#f0cf61", high = "#371722") +
scale_size_continuous(range = c(1, 4)) +
theme_classic() +
labs(x = "Sepal Length", y = "Sepal Width", title = "Iris Sepal") +
theme(plot.title = element_text(size = 15, face = "bold", hjust = 0.5),
axis.title = element_text(face = "bold"),
legend.title = element_text(face = "bold"),
axis.text = element_text(size = 13),
legend.text = element_text(size = 12))
p
缩放绘图
基于上图添加一条loess拟合曲线，并随机选取一个区域，使点的坐标范围落在5.5≤x≤6.5和2.5≤y≤3.5区间：
p_loess <- p + geom_smooth(color = "grey", fill = "grey80") + # 增加一条拟合曲线
geom_rect(aes(xmin = 5.5, xmax = 6.5, ymin = 2.5, ymax = 3.5),
fill = NA, color = "red", linewidth = 1)
p_loess
现在如果只想显示红框中的点，如何实现？我们上期已知，可以通过scale__continuous函数中的limits*参数来限制显示范围，如下：
p_loess + scale_x_continuous(limits = c(5.5, 6.5)) +
scale_y_continuous(limits = c(2.5, 3.5))
从上图，我们可以看到，点的分布未受影响，但是拟合曲线很明显变了。这是因为，以上方式是把超出限制范围的点设置为NA，因此曲线重新拟合所用到的数据不一样了（先缩放再统计）。那么，如何不改变基础数据而直接达到"局部放大"的效果呢（先统计后缩放）？很简单，我们只需使用笛卡尔坐标系，如下：
p + coord_cartesian(xlim = c(5.5, 6.5), ylim = c(2.5, 3.5))
可以看到，拟合曲线在这段完全保持了初始状态。
坐标轴变换
依然是为了演示，我们从iris随机抽取10个点，且将它的Sepal.Length和Sepal.Width都放大10倍
set.seed(100)
DT <- iris[sample(1:nrow(iris), 10),]
DT$Sepal.Length <- DT$Sepal.Length * 10
DT$Sepal.Width <- DT$Sepal.Width * 10
将此数据添加到初始图中并拟合一条直线：
p_lm <- p + geom_point(data = DT, aes(color = Petal.Length,
size = Petal.Width,
shape = Species)) +
geom_smooth(data = rbind(iris, DT),
method = "lm",
color = "grey",
fill = "grey80")
p_lm
通过上期我们知道可以直接通过以下方式来对坐标轴进行变换：
p_lm + scale_x_sqrt() + scale_y_log10()
同样的还有坐标系系列的函数也提供了coord_trans来对坐标轴直接进行变换，如下：
p_lm + coord_trans(x = "sqrt", y = "log10")
这时我们可以看到拟合的直线"歪了"，这是因为和缩放坐标轴一样，尺度变换
scale_*
系列的函数的变换是发生在统计之前，变换好了再进行直线拟合，线自然是直的。而坐标变换
coord_*
系列函数，是先统计也就是拟合完成了，再去进行数据转换，那么线自然就会变形。
除了sqrt和log10外，可直接调用的方法还有log，log2，log1p等，具体可查看scales包的帮助文档：
上图中提供的方法除了像上面调用后半部分方法名以外，亦可直接输入函数，如：
library(scales)
p_lm + coord_trans(x = transform_sqrt(), y = transform_log10())
# 或
p_lm + coord_trans(x = sqrt_trans(), y = transform_log(10))
设置坐标轴纵横比
打印原始图形：
print(p)
我们在RStudio中先把绘图区域拉到足够高，可以看到，图形如下：
可以看到，很明显的同样是"1"的距离，横纵坐标长度是不一样的，当我们想要XY轴每个单位对等，只需：
p + coord_fixed(ratio = 1)
以上ratio的值即为Y轴/X轴单位长度的比值，因此，想要Y轴一个单位长度等于X轴两个单位长度，只需：
p + coord_equal(ratio = 2)
反过来，想要X轴一个单位长度等于Y轴两个单位长度，只需：
p + coord_equal(ratio = 0.5)
极坐标系
我们一般用极坐标来进行饼状图或环状图的绘制，如下，简单绘制一幅堆叠柱状图，如下:
bar <- ggplot(iris, aes(x = factor(1), fill = factor(Species))) +
geom_bar(width = 1) + theme_bw() +
scale_fill_manual(values = c("#167c80", "#f0cf61", "#371722"))
bar
想象一下，要把上面的图转为环状图，是否只要把Y轴卷起来就行？怎么实现呢，如下：
bar + coord_polar(theta = "y")
反推，沿X轴折叠是否就是环状图呢？是的，如下：
bar + coord_polar(theta = "x")
翻转坐标轴
最后学习以下代码，直接翻转横纵坐标轴（图形旋转90°）！
p_loess + coord_flip()
最后
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