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文章标签 R语言 ggplot2入门 r语言学习开发语言坐标轴 文章分类 R语言后端开发

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R语言学习笔记——扩展篇：第十九章-使用ggplot2进行高级绘图

文章目录

R语言
一、R中的四种图形系统
二、ggplot2包介绍
三、用几何函数指定图的类型
四、分组（重叠图形）
五、刻面（并排图形）
六、添加光滑曲线
七、修改ggplot2图形的外观

7.1、坐标轴
7.2、图例
7.3、标尺
7.4、主题
7.5、多重图
补——颜色集

八、保存图形

一、R中的四种图形系统

基础图形系统：R自带
grid图形系统：

包：grid包
特点：

用户在图像设备上随意创建矩形区域并定义坐标系统，然后使用绘图基础单元来控制图形元素的摆放与外观。
对图形的灵活性很高，适用于软件开发者，但不提供生成统计图形以及完整绘图的函数，不适合数据分析师。

lattice图形系统

包：lattice包
特点：

绘制网格图形，其显示一个变量的分布或者变量之间的关系，分别显示一个或多个变量的各个水平。
基于grid包创建，处理多元数据的可视化功能很强。（一般为绘图的备选方案）

ggplot2图形系统

包：ggplot2包
特点：

最常用的图形系统
一种全面的，基于语法的，连贯一致的图形生成系统。

二、ggplot2包介绍

语法：每一个函数修改属于自己的部分，函数与函数之间用（+）号函数串联
示例：

library(ggplot2)
ggplot(data = mtcars,aes(x=wt,y=mpg)) + 
  # 指定数据集（mtcars）与变量（wt，mpg），aes（）函数（aesthetic，美观）指定每个变量的角色
  # mtcars数据集，包含32辆汽车的详细信息
  geom_point(pch=17,color="blue",size=2)+
  # ggplot（）函数没有自己的图形输出。使用几何函数（geom）添加几何对象
  # geom_point（）函数绘制散点图，使用2倍大小的蓝色三角符号（pch=17）
  geom_smooth(method ="lm",color="red",linetype=2)+
  # geom_smooth（）函数绘制平滑曲线，绘制一条线性拟合（method ="lm"）的红色虚线（linetype=2）
  labs(title = "Automobile Data",x = "Weight",y = "Miles per Gallon")
  # labs（）函数（可选），添加注释

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分组与小面化：

分组：在一个图形中显示两组或多组观测结果
小面化：在单独，并列的图形上显示观察组
ggplot2包在定义组或面时使用因子

示例：

library(ggplot2)
mtcars$am <- factor(mtcars$am,levels = c(0,1),labels = c("Automatic","Manual"))
# 变速箱类型（自动与手动）
mtcars$vs <- factor(mtcars$vs,levels = c(0,1),labels = c("V-Engine","StraightEngine"))
# 发动机装置（V型与直列式发动机）
mtcars$cyl <- factor(mtcars$cyl)
# am与vs是刻面变量，cyl是分组变量
ggplot(data = mtcars,aes(x = hp,y = mpg,shape = cyl,color = cyl)) +
  geom_point(size = 3) +
  facet_grid(am~vs) +
  labs(title = "Automobile Data by Engine Type",x = "Horsepower",y = "Miles per Gallon")

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三、用几何函数指定图的类型

步骤：最基础的绘图步骤

一：ggplot()函数指定要绘制的数据源和变量，ggplot(data = ,aes(x=,y=))
二：调用几何函数geom函数在视觉上表现变量，目前有37个gemo函数

常用几何函数

函数	功能	参数
geom_bar()	条形图	color、fill、alpha
geom_boxplot()	箱线图	color、fill、alpha、notch、width
geom_density()	密度图	color、fill、alpha、linetype
geom_histogram()	直方图	color、fill、alpha、linetype、binwidth
geom_hline()	水平线	color、alpha、linetype、size
geom_jitter()	抖动点	color、size、alpha、shape
geom_line()	线图	colorvalpha、linetype、size
geom_point()	散点图	color、size、alpha、shape
geom_rug()	地毯图	color、side
geom_smooth()	拟合曲线图	color、fill、method、linetype、formula、size
geom_text()	文字注解	详见help
geom_violin()	小提琴图	color、fill、alpha、linetype
geom_vline()	垂线	color、size、alpha、linetype

参数详解

参数	功能
color	对点，线，填充区域的边界着色
fill	对填充区域着色，如条线和密度区域
alpha	颜透明度，0（透明）-1（不透明）
linetype	图案的线条，同lty（1=实线，2=虚线，3=点，4点破折号，5=长破折号，6=双破折号）
size	点的尺寸，线的宽度
shape	点的形状，同pch
position	绘制诸如条形图和点等对象的位置。对条形图"dodge"将分组条形图并排,"stacked"堆叠分组条形图,"fill"垂直的堆叠分组条形图并且高度相同。对点，"jitter"将点散开分布，减少重叠
binwidth	直方图宽度
notch	方块图是否应有缺口（T/F），若两个箱的缺口互不重叠，则表明它们的中位数有显著的差异
sides	地毯图的安置（“b”=底部，“l”=左部，“t”=顶部，“r”=右部，“bl”=左下部，等等）
width	箱线图的宽度

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示例1：

# car包的Salaries数据集，包含了大学教授的收入信息。
install.packages("car")
library(car)
ggplot(Salaries,aes(x=rank,y=salary)) +
  geom_boxplot(fill="#00DDAA",color = "black", notch = T) +
  geom_point(position = "jitter",color = "blue",alpha =.5) +
  geom_rug(sides = "l",color = "black")
  # 地毯图表示薪水的一般扩散

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示例2：

library(lattice)
ggplot(singer,aes(x = voice.part,y = height)) +
  geom_violin(fill = "lightblue") +
  geom_boxplot(fill = "lightgreen",width = .2)

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四、分组（重叠图形）

情形：在一个图中画出两个或多组图的观察值
数据类型：因子
函数：aes()

将变量赋给color，fill，shape，linetype等元素，进行分组

示例1：以学术等级分组的大学薪酬，红——助理教授，绿——副教授，蓝——教授

# car包的Salaries数据集中的变量，rank（助理教授，副教授，教授），sex（男性，女性）
# yrs.service（工龄）,salary（九个月薪水（美元）），yrs.since.phd（获得博士学位年份）
library(car)
# 以学术等级分组的大学薪酬，红——助理教授，绿——副教授，蓝——教授
ggplot(Salaries,aes(x=salary,fill=rank)) +
  geom_density(alpha =.5)

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示例2：博士毕业年数和薪水的散点图，红——助理教授，绿——副教授，蓝——教授

# 博士毕业年数和薪水的散点图，红——助理教授，绿——副教授，蓝——教授
ggplot(Salaries,aes(x=yrs.since.phd,y=salary,color=rank,shape=sex)) +
  geom_point()

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示例3：按学术等级和性别划分的教授数量

# 按学术等级和性别划分的教授数量
a <- ggplot(Salaries,aes(x=rank,fill=sex)) +
  geom_bar(position="stack") +
  labs(title='position="stack"')

b <- ggplot(Salaries,aes(x=rank,fill=sex)) +
  geom_bar(position="dodge") +
  labs(title='position="dodge"')

c <- ggplot(Salaries,aes(x=rank,fill=sex)) +
  geom_bar(position="fill") +
  labs(title='position="fill"',y="%")

library(gridExtra)
grid.arrange(a,b,c,ncol=3)

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五、刻面（并排图形）

概念：分组时为了让图形重叠，刻面是为了让图形并排出现。
数据类型：因子
函数：facet_wrap()函数和facet_grid()函数
语法与参数

语法	功能
facet_wrap(~var,ncol=n)	将每个var水平排列成n列的独立图
facet_wrap(~var,nrow=n)	将每个var水平排列成n行的独立图
facet_grid(rowvar~colvar)	rowvar和colvar组合的独立图，对应为行~列
facet_grid(rowvar~.)	每个rowvar水平的独立图，配置成一个单列
facet_grid(.~colvar)	每个colvar水平的独立图，配置成一个单行

示例1：各个声部歌手的身高分布

ggplot(singer,aes(height)) +
  geom_histogram(bins = 30) +
  facet_wrap(~voice.part,nrow = 4)

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示例2：同时包含了分组和刻面

library(car)
ggplot(Salaries,aes(x=yrs.since.phd,y=salary,color=rank,shape=rank)) +
  geom_point() +
  facet_grid(.~sex)

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示例3：展示每个声部成员的身高分布，并利用核密度图水平排列，给每个声部分配不同的颜色。

ggplot(singer,aes(x=height,fill=voice.part)) +
  geom_density() +
  facet_grid(voice.part~.)

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六、添加光滑曲线

概念：添加光滑曲线（线性，非线性，非参数）和置信空间到散点图中
图形对象：散点图
函数：geom_smooth()函数（其依赖于stat_smooth()函数）
语法与参数

语法	功能
method	绘制方法。lm=线性，glm=广义线性，smooth=loess（非参数，默认），rlm=健壮线性，gam=广义相加
formula	公式。如y_{x（默认），y=poly（x，n）表示n次多项式拟合，y}ns（x，n）表示一个具有n给自由度的样条拟合
se	绘制置信区间（T/F），默认为T
level	置信空间水平（默认95%）
fullrange	指定拟合应涵盖全图（T）或仅仅是数据（F，默认）

示例：

# 探究博士毕业年数与薪水的关系
ggplot(Salaries,aes(x=yrs.since.phd,y=salary,linetype=sex,shape=sex,color=sex))  +
    geom_smooth(method = lm,formula = y~poly(x,2),se=F,size=1) +
    geom_point(size=2)
# 对男性而言，曲线从0-30年增加后下降。对女性，拟合曲线从0-40年一直上涨。
# 对数据集中的大部分范围，男性能拿到更高的薪水

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七、修改ggplot2图形的外观

在绘制基础图形时，可以利用par( )等函数来修改图形（第三章）
这些方法对ggplot2图形没有影响，ggplot2提供了特定的函数来改变其预先外观

7.1、坐标轴

概念：自定义坐标轴，包括刻度线，刻度标记标签和坐标轴标签
函数：

ggplot2的函数区分x/y轴，以及轴线是否代表一个连续或者离散变量（因子）

函数	功能与参数
labs()	添加标题，改变坐标轴
scale_x_continuous()和scale_y_continuous()	breaks指定刻度标记,labels指定刻度标记标签,limits控制要展示的值的范围（改坐标轴的标签）
scale_x_discrete()和scale_y_discrete()	breaks对因子的水平进行放置与排序,labels指定这些水平的标签,limits表示哪些水平应该展示（对坐标轴标签重排序，效果等同于事先对数据进行因子顺序化排序）
coord_flip()	颠倒x/y轴

示例：

# 收入与学术排名成正比，同等级中男性比女性薪酬水平高
library(ggplot2)
ggplot(Salaries,aes(x=rank,y=salary,fill=sex)) +
  geom_boxplot() +
  scale_x_discrete(breaks = c("AsstProf","AssocProf","Prof"),
                   labels = c("Assistant\nProfessor","Associate\nProfessor","Full\nProfessor")) +
  # \n 换行符
  scale_y_continuous(breaks = c(50000,100000,150000,200000),
                     labels = c("$50K","$100K","$150K","$200K")) +
  labs(title = "Faculty Salary by Rank and Sex")

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7.2、图例

概念：指出如何利用颜色，形状，尺寸等视觉特效来表示数据特征的指南
图例标题：

步骤一：判断图例时基于颜色，形状，尺寸等具体内容（具体见**aes（）**函数中的内容）进行区分的
步骤二：将fill=“mytitle”（假设以fill进行区分）添加到**labs（）**函数中

图例位置

函数：theme（）函数中的legend.position参数选项

参数值：left，top，right（默认），bottom，none（删除）或向量参数指定位置c（x,y）其中x,y(0-1)，表示距离左侧边缘x底部边缘y

示例：

library(ggplot2)
ggplot(Salaries,aes(x=rank,y=salary,fill=sex)) +
  geom_boxplot() +
  scale_x_discrete(breaks = c("AsstProf","AssocProf","Prof"),
                   labels = c("Assistant\nProfessor","Associate\nProfessor","Full\nProfessor")) +
  # \n 换行符
  scale_y_continuous(breaks = c(50000,100000,150000,200000),
                     labels = c("$50K","$100K","$150K","$200K")) +
  labs(title = "Faculty Salary by Rank and Sex",fill="Gender") +
  theme(legend.position = c(.1,.8))
  # 表示距离左侧边缘10%底部边缘80%

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7.3、标尺

概念：包数据空间的观察值（连续或离散变量）映射到可视化空间中
示例1：连续型标尺映射数值型变量到图中

ggplot(mtcars,aes(wt,mpg,size=disp))+
  geom_point(aes(fill = disp), shape = 21, color = "black", stroke = 0.5) +
  scale_fill_continuous(low = "white",high = "red") + 
  # 设置上下限颜色
  theme_bw() + theme(panel.grid.major = element_blank(),
                     panel.grid.minor = element_blank(),
                     text = element_text(family = "sans",size = 12,face = "bold"),
                     axis.text.y = element_text(size = 8),
                     axis.text.x.bottom = element_text(size = 8, angle = 45, hjust = 1, vjust = 1)) +
  labs(x=NULL,y=NULL)

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示例2：离散型标尺将带有因子水平的视觉线索（如颜色，形状，尺寸，线条类型和透明度）关联起来

函数：scale_color_manual（values）

指定颜色

函数：scale_color_brewer(palette =" name")

使用预先设定好的颜色集

函数：display.brewer.all()

展示所有的内置颜色集，既name

ggplot(Salaries,aes(x=yrs.since.phd,y=salary,color=rank)) +
         scale_color_manual(values=c("orange","olivedrab","navy")) +
         geom_point(size=2)
         
ggplot(Salaries,aes(x=yrs.since.phd,y=salary,color=rank)) +
  scale_color_brewer(palette ="Set1") +
  geom_point(size=2)

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7.4、主题

概念：控制图片的整体外观，如调节字体，背景，颜色和网格线等。

主题可以保存起来运用到多个图形中

函数：theme()
示例：

mytheme <- theme(
  plot.title = element_text(face = "bold.italic",size = 14,color = "brown"),
  # 标题为斜粗体棕色14号
  axis.title = element_text(face = "bold.italic",size = 10,color = "brown"),
  # 轴标题为斜粗体棕色10号
  axis.text = element_text(face = "bold",size = 9,color = "darkblue"),
  # 坐标轴标签为粗体深蓝色9号
  panel.background = element_rect(fill = "white",color = "darkblue"),
  # 白色背景填充加深蓝色边框
  panel.grid.major.y = element_line(color = "grey",linetype = 1),
  # 主水平网格y轴（水平线）为灰色实线
  panel.grid.minor.y = element_line(color = "grey",linetype = 2),
  # 次水平网格y轴（水平线）为灰色虚线
  panel.grid.minor.x = element_blank(),
  # 垂直线不输出
  legend.position = "top"
  # 图例在顶部
)
ggplot(Salaries,aes(x=rank,y=salary,fill=sex)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title = "Salary by Rank and Sex",x="Rank",y="Salary") +
  mytheme

R语言 ggplot2入门 r语言ggplot绘图教程_坐标轴_19

7.5、多重图

概念：将多个单独的图片放在单个图形中
函数：gridExtra包中的grid.arrange（）函数
语法：

grid.arrange(figure1,figure2...,nrow=n,ncol=m, newpage = TRUE)
# n行m列，按行排列图片

示例：

a <- ggplot(Salaries,aes(x=rank,fill=sex)) +
    geom_bar(position="stack") +
    labs(title='position="stack"')
  
  b <- ggplot(Salaries,aes(x=rank,fill=sex)) +
    geom_bar(position="dodge") +
    labs(title='position="dodge"')
  
  c <- ggplot(Salaries,aes(x=rank,fill=sex)) +
    geom_bar(position="fill") +
    labs(title='position="fill"',y="%")
  
  d <- ggplot(Salaries,aes(x=yrs.since.phd,y=salary,linetype=sex,shape=sex,color=sex))  +
    geom_smooth(method = lm,formula = y~poly(x,2),se=F,size=1) +
    geom_point(size=2)
  
  install.packages("gridExtra")
  library(gridExtra)
  grid.arrange(a,b,c,d,nrow=2,ncol=2)

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补——颜色集

功能：生成调色板，既一串颜色的集合。
函数：brewer.pal()，display.brewer.all()
语法：

brewer.pal(3-x,name)
# 3-x表示颜色数量,3是最小值。x根据颜色集name中数量而定，name为内置颜色集
display.brewer.all()
# 展示所有的内置颜色集，既name

功能：扩展颜色集。当颜色集里面的颜色不够时，将其进一步划分。
函数：== colorRampPalette()==
语法：

colorRampPalette(colors = c())(n) 
# 将colors转化为n种颜色

功能：反转数据。
函数：rev()
语法：

rev()
# 函数用于返回数据对象的反向版本,为了美观可以将颜色反转

示例：

colors <- colorRampPalette( rev(brewer.pal(9, "Blues")) )(255)
library(RColorBrewer)       
display.brewer.all()

R语言 ggplot2入门 r语言ggplot绘图教程_学习_21

八、保存图形

函数：ggsave()
语法：

ggsave(
  filename,
  plot = last_plot(),
  device = NULL,
  path = NULL,
  scale = 1,
  width = NA,
  height = NA,
  units = c("in", "cm", "mm", "px"),
  dpi = 300,
  limitsize = TRUE,
  bg = NULL,
  ...
)

示例：

# lattice包中的singers数据集，包含了纽约合唱歌手的高度和语音变量
library(lattice)
myplot <- ggplot(singer,aes(x = voice.part,y = height)) +
  geom_violin(fill = "lightblue") +
  geom_boxplot(fill = "lightgreen",width = .2)

ggsave(filename = "singers2.png",plot = myplot,width = 5,height = 4,dpi = 5000,path = "C:/Users/16748/Desktop")
# 如果不加plot选项，会保存最近的那张图片
# 不加path选项，会保存在当前路径
# 文件扩展名可以为png,ps,txt,jpeg,pd,tff,bmp,svg或wmf（限Windows系统）

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