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ggplot2高效实用指南 (可视化脚本、工具、套路、
发布时间:2019-09-09

  编者按:数据可视化是解析、理解和展示数据不可缺少的一部分。炫或不炫看个人喜好和功底,能否达意是最基本的要求---最合适的图示和配色表达最直观的含义。长文多图预警,这是关于ggplot2使用的极详细教程(190+图),是入门和晋级参考的不二手册。

  本文内容基本是来源于STHDA,这是一份十分详细的ggplot2使用指南,因此我将其翻译成中文,一是有助于我自己学习理解,另外其他R语言爱好者或者可视化爱好者可以用来学习。香港金多宝中特网,翻译过程肯定不能十全十美,各位读者有建议或改进的话,十分欢迎发Email

  由ggplot2绘制出来的ggplot图可以作为一个变量,然后由print显示出来。

  根据数据集,ggplot2提供不同的方法绘制图形,主要是为下面几类数据类型提供绘图方法:

  #从Github上安装最新的版本,先安装devtools(如果没安装的话)

  qplot类似于R基本绘图函数plot,可以快速绘制常见的几种图形:散点图、箱线图、小提琴图、直方图以及密度曲线图。其绘图格式为:

  绘图过程中常常要用到转换(transformation),这时添加图层的另一个方法是用stat_*函数。

  注意:y轴默认为变量weight的数量即count,如果y轴要显示密度,可用以下代码:

  注意:y轴默认为变量weight的数量即count,如果y轴要显示密度,可用以下代码:

  绘制误差图需要知道均值以及标准误,下面这个函数用来计算每组的均值以及标准误。

  通过将supp映射给颜色实现分组,可以利用函数stat_summary来计算mean和sd

  ggplot2提供了绘制地图的函数geom_map,依赖于包maps提供地理信息。

  现在使用使用geom_tile绘制相关性矩阵图,我们这里这绘制下三角矩阵图,首先要整理数据:

  上图中蓝色代表互相关,红色代表正相关,至于coord_fixed保证x,y轴比例为1

  上图中蓝色代表互相关,红色代表正相关,至于coord_fixed保证x,y轴比例为1

  图例位置以及外观修改图例位置以及外观#图例位置在最上面,有五个选项:left,top, right, bottom, none

  有时我们会将某个连续变量映射给颜色,这时修改这种梯度或连续型颜色就可以使用以下函数:

  ggplot2提供了好几种主题,另外有一个扩展包ggthemes专门提供了一主题,可以安装利用。

  2、会删除部分数据:不在此范围内的数据都会被删除,因此在此基础上添加图层时数据是不完整的

  分面就是根据一个或多个变量将图形分为几个图形以便于可视化,主要有两个方法实现:

  从上面图形可以看出,每个面板的坐标轴比例都是一样的,我们可以通过设置参数scales来控制坐标轴比例

  很多图形需要我们调整位置,比如直方图时,由堆叠式、百分式、分离式等,具体的要通过实例说明

  position=”fill”类似玉堆叠图,只不过按百分比排列,所有柱子都被标准化成同样高度

  position=”jitter”,(主要适用于散点图)增加扰动,避免重叠,前面讲的geom_jitter就是来源于此

  p+coord_polar(theta = x, direction = 1)


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