R技巧[47]：ggplot绘图之基本语法

        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	点
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