ggplot2圖形解析

来源:http://www.cnblogs.com/jiangmiaomiao/archive/2017/09/02/7073001.html
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ggplot2是用於繪圖的R語言擴展包。圖形組件通過“+”符號, 以圖層(layer)的方式來完成圖形語法疊加，構成最終的繪圖, 每個圖層中的圖形組件可以分別設定數據、映射或其他相關參數, 因此組件之間具有相對獨立性的，可以單獨對圖層進行修改。 一、ggplot2基本語法 表示映射數據的標度。aes ...


ggplot2是用於繪圖的R語言擴展包。圖形組件通過“+”符號, 以圖層(layer)的方式來完成圖形語法疊加，構成最終的繪圖, 每個圖層中的圖形組件可以分別設定數據、映射或其他相關參數, 因此組件之間具有相對獨立性的，可以單獨對圖層進行修改。

一、ggplot2基本語法

 元素  描述
 Data（數據）   用於繪圖的數據，只能是數據框（data.frame）格式。
 Aesthetics（圖形屬性）

  表示映射數據的標度。aes參數控制了對哪些變數進行圖形映射，以及映射方式。

標度是一種函數，它控制了數學空間到圖形元素空間的映射。
 Geometries（幾何圖形）  表示數據的視覺元素
 Facet（分面）  用來描述數據如何被拆分為子集，並分別進行繪圖。
 Statics（統計）  幫助理解數據的表現方式。
 Coordinate（坐標）  圖形繪製的空間描述
 Theme（主題）

 控制著圖形中的非數據元素外觀,主要對標題、坐標軸標簽、圖例標簽等文字調整,

以及網格線、背景、軸須的顏色搭配

 

 

 

 

 

 

 

 

、

  

 

圖層結構：

二、ggplot2各圖層說明

1、data（數據）

#  創建一個包含data和aes圖層的ggplot對象
dia_plot <- ggplot(dataset , aes(x =,  y =  )) 

2、Aesthetics（圖形屬性）

aes()函數是ggplot2中的映射函數，是數據關聯到相應的圖形屬性的一種對應關係，將一個變數中離散或連續的數據與一個圖形屬性相互關聯。

分組(group)也是ggplot2的映射關係的一種，ggplot2預設所有觀測點分為一組。將觀測點按另外的離散變數進行分組處理, 可修改預設的分組設置。

aes() 中的圖形屬性如下：

:x：對應x軸的坐標位置

 y：對應y軸的坐標位置

 color：邊框顏色

 fill：填充色

size：點直徑或線條厚度

alpha：透明度

labels：圖形或者坐標的文字標簽

 shape：形狀

 示例：

# 創建數據集為mtcars，mpg映射 x ，0 映射y的散點圖。

p <- ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = wt, color = factor(gear)))
ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = 0)) +
geom_jitter()

3、Geometries（幾何圖形）

Geo圖層控制著生成的圖形類型。例如用geom_point()生成散點圖，geom_line（）生成折線圖。 aes層設置的映射關係是預設的, 在Geo圖層中沿用已設定的預設映射關係, 也可以在Geo圖層進行更改。可用的幾何圖形如下：

常用的圖形類型有：

scatter plots（散點圖）：point、jitter、abline

Bar plots（柱形圖）： histogram、bar、errorbar

line plots （線條圖）： line、smooth

示例：

#散點圖， jitter使每個點在x軸的方向上產生隨機的偏移, 從而減少圖形重疊的問題

ggplot(mtcars, aes(x = cyl, y = wt)) +
geom_jitter(width = 0.1)

 #柱形圖

ggplot(mtcars, aes(mpg)) +
geom_histogram(binwidth = 1)

# 增加映射 ..density.. 到y屬性
ggplot(mtcars, aes(mpg)) +
geom_histogram(aes(y = ..density..), binwidth = 1)

# 線條圖
ggplot(dataset, aes(x = , y = )) +
geom_line() 

4、統計 
每一個幾何對象都有一個預設的統計變換, 並且每一個統計變換都有一個預設的幾何對象。以某種方式對數據信息進行彙總, 例如stat_smooth()添加平滑曲線。

 ggplot指令中，smooth（平滑曲線）按照每個子群分別計算，因為這裡存在一個隱匿的圖形屬性：group繼承了col。

示例：

#設置圖形屬性group =1表示繪製通過所有點的單個線性模型

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, col = cyl)) +
geom_point() +
geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
geom_smooth(aes(group = 1), method = "lm", se = FALSE, linetype = 2)

 

ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = mpg, col = factor(cyl))) +
geom_point() +
stat_smooth(method = "lm", se = F) +
stat_smooth(method = "loess", aes(group = 1), 
se = F, col = "black", span = 0.7)

5、Coordinate（坐標）

用來控製圖形的尺寸。

標度(scale)控制著數據到圖形屬性的映射，將數據轉化為視覺上可以感知的東西, 如大小、顏色、位置和形狀。所以通過標度可以修改坐標軸和圖例的參數。

可使用 coord_fixed() 或coord_equal()設置圖形的長寬比，預設 aspect = 1。

 示例：

p <- ggplot(mtcars, aes(x = wt, y = hp, col = am)) + geom_point() + geom_smooth()

# Add scale_x_continuous
p + 
scale_x_continuous(limits = c(3, 6), expand = c(0, 0))

# Add coord_cartesion: the proper way to zoom in:
p +
coord_cartesian(xlim = c(3, 6))

# 使用函數改變y軸的界限。
ggplot(mtcars, aes(x = mpg, y = 0)) +
geom_jitter() +
scale_y_continuous(limits = c(-2,2))

# coord_polar()函數將一個平面的x-y笛卡爾坐標轉換成極坐標，可用來製作餅圖。

wide.bar <- ggplot(mtcars, aes(x = 1, fill = cyl)) +
geom_bar(width = 1)

# Convert wide.bar to pie chart
wide.bar +
coord_polar(theta = "y")

6、分面(facet)

Facets是表現分類變數的一種方式。 先將數據劃分為多個子集, 然後將每個子集數據繪製到頁面，在同一個頁面上擺放多幅圖形

ggplot2提供了2種分面類型：網格型(facet_grid)和封裝型(facet_wrap)。網格型生成的是一個2維的面板網格, 面板的行與列通過變數來定義, 本質是2維的; 封裝型先生成一個1維的面板條塊, 然後再分裝到2維中, 本質是1維的。最直接的分面使用方法是 facet_grid()函數，只需要規定使用標點符號的行和列上使用的分類變數。

當一個分類變數具有多個等級（level），但並非所有level都存在於另一個變數的子集中，可以丟棄不用的level。

示例：設置scale = "free_y" 和 space = "free_y" 移除沒有數據的行。.

ggplot(mamsleep, aes(x = time, y = name, col = sleep)) +
geom_point() +
facet_grid(vore ~ ., scale = "free_y", space = "free_y")

7、Theme（主題）

是跟數據無關的可視元素，數據可視化的最後一步，使圖形美觀。

按作用對象分成三種類型及對應的函數：

Rectangle（矩形區域）：element_rect()

Line（線條）:  element_text()

text （文字）：element_line()

 在圖形頁面中的不同圖框之間存在空白，分面（facet）之間、x軸標簽和圖框之間，圖框與整個面板背景之間都存在著空白。示例如下：

# 增加分面之間的空白
library(grid)
z + theme(panel.spacing.x = unit(2, "cm"))

#移除多餘的圖形邊距空白
z + theme(panel.spacing.x = unit(2, "cm"),
plot.margin = unit(c(0,0,0,0), "cm"))

管理、更新和保存主題

 theme_update()  在原圖層主題設置上進行更新。

theme_set(old)  重新裝載圖層設置。

應用示例：

# Theme layer saved as an object, theme_pink

theme_pink <- theme(panel.background = element_blank(),

                    legend.key = element_blank(),

                    legend.background = element_blank(),

                    strip.background = element_blank(),

                    plot.background = element_rect(fill = myPink, color = "black", size = 3),

                    panel.grid = element_blank(),

                    axis.line = element_line(color = "black"),

                    axis.ticks = element_line(color = "black"),

                    strip.text = element_text(size = 16, color = myRed),

                    axis.title.y = element_text(color = myRed, hjust = 0, face = "italic"),

                    axis.title.x = element_text(color = myRed, hjust = 0, face = "italic"),

                    axis.text = element_text(color = "black"),

                    legend.position = "none")

# Apply theme_pink to z2

z2 + theme_pink

# Change code so that old theme is saved as old

old <- theme_update(panel.background = element_blank(),

             legend.key = element_blank(),

             legend.background = element_blank(),

             strip.background = element_blank(),

             plot.background = element_rect(fill = myPink, color = "black", size = 3),

             panel.grid = element_blank(),

             axis.line = element_line(color = "black"),

             axis.ticks = element_line(color = "black"),

             strip.text = element_text(size = 16, color = myRed),

             axis.title.y = element_text(color = myRed, hjust = 0, face = "italic"),

             axis.title.x = element_text(color = myRed, hjust = 0, face = "italic"),

             axis.text = element_text(color = "black"),

             legend.position = "none")

# Display the plot z2

z2

# Restore the old plot

theme_set(old) 

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