发现一个功能强大的R包GGally，可以用于多维度呈现变量的属性，以箱线图、直方图、密度图等呈现出来，而且还可以展示变量间的相关关系，分组展示组间差异等等。总之，这个包可以看成是很多基础绘图的集成。值得学习一下。
- 以
iris数据集为例演示该包的功能特点
# install.packages("GGally")
library(GGally)
iris[1:4,]
# Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
# 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
# 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
# 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
# 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
ggpairs(iris[1:4])
image.png
假设只有一组：
iris$Group = "flower"
iris$Group = as.factor(iris$Group)
ggpairs(iris[,c(1:4,6)])
image.png
### 对这一个分组可视化，并添加颜色
ggpairs(iris[,c(1:4,6)],ggplot2::aes(color = Group)) # (颜色映射后，右上三角有个冗余信息，不晓得怎么去除)
image.png
美化边框
ggpairs(iris[,c(1:4,6)],ggplot2::aes(color = Group)) +
theme(axis.text = element_text(colour = "black", size = 11),
strip.background = element_rect(fill = "#d63d2d"),
strip.text = element_text(colour = "white", size = 12,
face = "bold"))
image.png
分组展示
ggpairs(iris[,c(1:4,5)])
image.png
三个分组，加颜色
ggpairs(iris[,c(1:4,5)],ggplot2::aes(color=Species))
image.png
三个分组，加颜色，继续美化
ggpairs(iris[,c(1:4,5)],ggplot2::aes(color=Species)) + # showStrips = T, #用于显示直方图分组标签
theme(axis.text = element_text(colour = "black", size = 11),
strip.background = element_rect(fill = "#d63d2d"),
strip.text = element_text(colour = "white", size = 12,
face = "bold"))
image.png
参考资料：
官网: GGally: Extension to ggplot2
深度参考: 微信公众号@‘育种数据分析之放飞自我’ :性状相关可视化 | 小甜甜VS牛夫人
