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R技巧[47]:ggplot绘图之基本语法

[日期:2019-11-10]   来源:远方教程  作者:远方教程   阅读:116次[字体: ] 访问[旧版]
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        ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离。按图层作图,保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性,并将常见的统计变换融入到了绘图中。

        ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图);其二,图层之间的叠加是靠“+”号实现的,越后面其图层越高。

        ggplot图的元素可以主要可以概括如下:最大的是plot(指整张图,包括background和title),其次是axis(包括stick,text,title和stick)、legend(包括backgroud、text、title)、facet这是第二层次,其中facet可以分为外部strip部分(包括backgroud和text)和内部panel部分(包括backgroud、boder和网格线grid,其中粗的叫grid.major,细的叫grid.minor)。

        ggplot2里的所有函数可以分为以下几类:用于运算(我们在此不讲,如fortify_,mean_等)初始化、展示绘图等命令(ggplot,plot,print等)按变量组图(facet_等)。

        真正的绘图命令(stat_,geom_,annotate),这三类就是实现一个函数一个图层的核心函数。

        微调图型:严格意义上说,这一类函数不是再实现图层,而是在做局部调整。

        aes : 同样适用于修改geom_XXX() aes参数控制了对哪些变量进行图形映射,以及映射方式、图形属性(aes) 横纵坐标、点的大小、颜色,填充色等。

完整公式总结:

ggplot(data = , aes(x = , y = )) +
geom_XXX(...) + ... + stat_XXX(...) + ... +
annotate(...) + ... + labs(...) +
scale_XXX(...) + coord_XXX(...) + guides(...) + theme(...) +
facet_XXX(...)

   

基本语法:

数据(data):将要展示的数据;
映射(mapping):数据中的变量到图形成分的映射;
几何对象(geom):用来展示数据的几何对象,如geom_point,geom_bar,geom_abline;
图形属性(aes):图形属性决定了图形的外观,如字体大小、标签位置及刻度线;
标度(scale):决定了变量如何被映射到图形属性上;
坐标(coordinate):数据如何被映射到图中。如coord_cartesian:笛卡尔坐标、coord_polar:极坐标、coord_map:地理投影;
统计变换(stat):对数据进行汇总,如箱线图:stat_boxplot、线图:stat_abline、直方图:stat_bin。
分面(facet):用来描述数据如何被拆分为子集,以及对不同子集是如何绘制的。
位置调整(position):对图形位置做精细控制。
创建ggplot对象:使用ggplot函数:
ggplot(data,mapping=aes(),...,environment=globalenv())。

参数 描述 默认值
data 要绘图的数据框  
mapping 一系列图形属性的映射 aes()
environment 图形属性参数所在的环境 globalenv()
...    

几何对象:

        为了指定图形类型,必须加入图层,可采用layer()函数。可以使用“point”等短名称来指定几何对象。layer函数允许将几何对象作为名称和值的配对,这样就不需要指出函数全名,而只需要geom_后面的部分。几何对象如下:

几何对象函数 描述
geom_abline 线图,由斜率和截距指定
geom_area 面积图(即连续的条形图)
geom_bar 条形图
geom_bin2d 二维封箱的热图
geom_blank 空的几何对象,什么也不画
geom_boxplot 箱线图
geom_contour 等高线图
geom_crossbar crossbar图(类似于箱线图,但没有触须和极值点)
geom_density 密度图
geom_density2d 二维密度图
geom_errorbar 误差线(通常添加到其他图形上,比如柱状图、点图、线图等)
geom_errorbarh 水平误差线
geom_freqpoly 频率多边形(类似于直方图)
geom_hex 六边形图(通常用于六边形封箱)
geom_histogram 直方图
geom_hline 水平线
geom_jitter 点、自动添加了扰动
geom_line 线
geom_linerange 区间,用竖直线来表示
geom_path 几何路径,由一组点按顺序连接
geom_point
geom_pointrange 一条垂直线,线的中间有一个点(与Crossbar图和箱线图相关,可以用来表示线的范围)
geom_polygon 多边形
geom_quantile 一组分位数线(来自分位数回归)
geom_rect 二维的长方形
geom_ribbon 彩虹图(在连续的x值上表示y的范围,例如Tufte著名的拿破仑远征图)
geom_rug 触须
geom_segment 线段
geom_smooth 平滑的条件均值
geom_step 阶梯图
geom_text 文本
geom_tile 瓦片(即一个个的小长方形或多边形)
geom_vline 竖直线

统计变换

统计变换函数 描述
stat_abline 添加线条,用斜率和截距表示
stat_bin 分割数据,然后绘制直方图
stat_bin2d 二维密度图,用矩阵表示
stat_binhex 二维密度图,用六边形表示
stat_boxplot 绘制带触须的箱线图
stat_contour 绘制三维数据的等高线图
stat_density 绘制密度图
stat_density2d 绘制二维密度图
stat_function 添加函数曲线
stat_hline 添加水平线
stat_identity 绘制原始数据,不进行统计变换
stat_qq 绘制Q-Q图
stat_quantile 连续的分位线
stat_smooth 添加平滑曲线
stat_spoke 绘制有方向的数据点(由x和y指定位置,angle指定角度)
stat_sum 绘制不重复的取值之和(通常用在三点图上)
stat_summary 绘制汇总数据
stat_unique 绘制不同的数值,去掉重复的数值
stat_vline 绘制竖直线

标度函数

标度函数 描述
scale_alpha alpha通道值(灰度)
scale_brewer 调色板,来自colorbrewer.org网站展示的颜色标度
scale_continuous 连续标度
scale_data 日期
scale_datetime 日期和时间
scale_discrete 离散值
scale_gradient 两种颜色构建的渐变色
scale_gradient2 3中颜色构建的渐变色
scale_gradientn n种颜色构建的渐变色
scale_grey 灰度颜色
scale_hue 均匀色调
scale_identity 直接使用指定的取值,不进行标度转换
scale_linetype 用线条模式来展示不同
scale_manual 手动指定离散标度
scale_shape 用不同的形状来展示不同的数值
scale_size 用不同大小的对象来展示不同的数值

坐标系

坐标函数 描述
coord_cartesian 笛卡儿坐标
coord_equal 等尺度坐标(斜率为1)
coord_flip 翻转笛卡儿坐标
coord_map 地图投影
coord_polar 极坐标投影
coord_trans 变换笛卡儿坐标

分面

分面函数 描述
facet_grid 将分面放置在二维网格中
facet_wrap 将一维的分面按二维排列

位置

定位函数 描述
position_dodge 并列
position_fill 填充
position_identity 不对位置进行处理
position_jitter 扰动处理
position_stack 堆叠处理
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