R语言-ggplot2绘图语法学习笔记

2022-04-09

附件:: [[速查表-ggplot2数据可视化.pdf]]|[[速查表-ggplot2数据可视化中文版.pdf]]|[[张敬信-R语言编程：基于tidyverse-至第3章-2021-11-07.pdf#page=218|张敬信R语言教程tidyverse可视化p218]]
备注:: R语言-ggplot2绘图语法串讲_哔哩哔哩_bilibili, 2022/4/9

[!info]- 教程主要内容 R语言-ggplot2绘图语法串讲，包括全部10个部件： • 数据(data) • 映射(mapping) • 几何对象(geom) • 标度(scale) • 统计变换(stats) • 坐标系(coord) • 位置调整(Position adjustments) • 分面(facet) • 主题(theme) • 输出(output) 语法+代码实例讲解

00:47 图层叠加而成，R语言的名片。
- 整洁的数据映射为几何对象，集合对象具有美学特征，会根据需要对数据做统计变换，调整标度，结果投影到坐标系，更换主题。
06:16 基本绘图模板
10:31 图形映射

汽车数据可视化案例

19:39

library(tidyverse)
ggplot(data = mpg,mapping = aes(x = displ,y = hwy, color = drv)) # 颜色映射到驱动方式 `drv` 变量

## 简化之后的代码

ggplot(mpg,aes(displ,hwy,color=drv))+
	geom_point()

## 美学映射也可以放在几何对象中，效果同上
ggplot(mpg,aes(displ,hwy))+
	geom_point(aes(color=drv))+ # 感觉这种更容易理解一些，但是这样的话只能对本层生效，不会全局生效，几何对象优先使用局部，局部没有则用全局
	geom_smooth() # 加上光滑的拟合曲线，默认是局部多项式拟合

geom_point():散点图
geom_line():折线图
geom_smooth():光滑（拟合）曲线
geom_bar()/geom_col():条形图
geom_histogram():直方图
geom_density():概率密度图
geom_boxplot():箱线图
geom_abline():参考直线

26:26 标度设置 scale_<MAPPING>_<KIND>，标度函数控制几何对象中的标度映射：不只是x,y轴，还有color,fill,shape,size产生的图例。它们是数据中的连续或分类变量的可视化表示，这需要关联到标度，所以要用到映射。
28:37 常用的标度函数，对数坐标，开根号的坐标、颜色渐变等
图例与坐标轴的组件：
32:02 修改坐标轴刻度及标签35:17 修改坐标轴标签为分类数据
38:35 美国经济数据时间轴日期间隔设置
40:35 修改坐标轴标签，图例名称和图例位置 "none" 不放图例
46:32 设置图形标题，主标题、副标题、备注，标题居中
53:48 设置 fill，color 颜色，更建议使用RColorBrewer（调色板）或colorspace包
57:21 使用调色板的颜色、渐变色[[张敬信-R语言编程：基于tidyverse-至第3章-2021-11-07.pdf#page=233]]
01:02:39 添加文字标注，添加数据标签，先选要标记的样本，library(ggrepel)
- 添加文本注释annotate()

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
	geom_point() +
	annotate(geom = "text" , x = 6 , y = 40,
		label ＝ "引擎越大\n燃油效率越高!" , size= 4 , color = "red" )

01:10:36 统计变换

stat_bin():geom_bar(),geom_freqpoly(),
geom_histogram()
stat_bindot():geom_dotplot()
stat_boxplot():geom_boxplot()
stat_contour():geom_contour()
stat_quantile():geom_quantile()
stat_smooth()geom_smooth()
stat_sum():geom_count()

01:17:10 小提琴图

ggplot(mpg, aes(x = class, y = hwy)) +
	geom_violin(trim = FALSE, alpha = 0.5, color = "green")+ # 小提琴图
	stat_summary(fun = mean,
		fun.min = function(x) {mean(x) - sd(x)}, # 最小：均值-一倍标准差
		fun.max = function(x) {mean(x) + sd(x)}, # 最小：均值+一倍标准差
		geom = "pointrange", color = "red")

01:18:36 坐标系

coord_flip()：坐标轴翻转，即x 轴与y 轴互换，比如绘制水平条形图
coord_fixed(): 固定ratio = y / x 的比例
coord_polar()：转化为极坐标系，比如条形图转为极坐标系即为饼图
coord_trans(): 彻底的坐标变换，不同于scale_x_log10() 等
coord_map(), coord_quickmap(): 与geom_polygon() 连用，控制地图的坐标投影
coord_sf(): 与geom_sf() 连用，控制地图的坐标投影

01:20:38 水平箱线图 01:22:49 位置调整

条形图中的条形位置调整

1
2
3

position_stack(): 竖直堆叠
position_fill(): 竖直(百分比) 堆叠，按比例放缩保证总高度为1
position_dodge(), position_dodge2(): 水平堆叠

1
2
3

ggplot(mpg, aes(class, fill = drv)) + # 横轴：其中车型，每个class根据不同的drv来填充颜色
	geom_bar(position = position_dodge(preserve = "single")) # single 是为了保证只有一个drv的时候，绘制一个条形图，而不是和三个一样宽的条形图
# geom_bar(position = "dodge")

01:26:38 借助 patchwork实现多个图形排布（多图排布），注意和[[R语言-分面绘图|分面绘图]]有区别，也可以用[[多图拼接]]的方法

library(patchwork)
p1 = ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
	geom_point()
p2 = ggplot(mpg, aes(drv, displ)) +
	geom_boxplot()
p3 = ggplot(mpg, aes(drv)) +
	geom_bar()
p1 | (p2 / p3) # 第一列放p1,第二列放p2和p3

^gfi4cm

01:28:32 分面（Facet）[[R语言-分面绘图|分面绘图]]

1
2
3

ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
	geom_point() +
	facet_wrap(~ drv, scales = "free")# free 表示独立坐标系，可以设置共用坐标系还是独立坐标系

01:30:35 主题

theme_bw()
theme_light()
theme_classic()
theme_gray(): 默认
theme_linedraw()
theme_dark()
theme_minimal()
theme_void()

01:32:26 保存[[张敬信-R语言编程：基于tidyverse-至第3章-2021-11-07.pdf#page=243]]