ggplot2学习（一）

ggplot2基础（1）

ggplot2基础（1）
ggplot2基础（2）——坐标轴
 ggplot2基础（3）——注释
 ggplot2基础（4）——主题
 ggplot2基础（5）——配色与图例

最近在学习用R语言来绘图，ggplot2自然是绕不过去的东东，原来之前学习过一些，但总也记不住（可能也是用得少），每次都要去上网搜索代码，为了解决这个问题吧，我觉得系统的学习是非常有必要的，于是认认真真的开始读

《R语言实战》
《R数据可视化手册》
《R语言数据可视化之美——专业图表绘制指南》

这几本书，这个系列就是我系统学习的笔记，所以都是结合自己的学习需求来记录的，所有的代码都来自于上面这几本书。

1. 基本的绘图函数

ggplot2中常见的绘图函数主要包括

geom_col 绘制不需要统计计算的条形图
geom_bar 绘制需要统计计算（比如求和）的条形图
geom_boxplot 绘制箱线图
geom_density 绘制密度图
geom_hline 绘制水平线
geom_jitter 绘制抖动点
geom_line 线图
geom_point 散点图
geom_rug 地毯图
geom_smooth 拟合曲线
geom_text 文字注解
geom_violin 提琴图
geom_vline 绘制垂线

2. 绘图函数的常见参数

color 对点、线和填充区域的边界进行着色
fill 对填充区域的边界进行着色
alpha 颜色的透明度
linetype 线条类型
size 点的尺寸和线的宽度
shape 点的形状，相当于R中自带绘图中的pch
position 对象的位置，例如：对于条形图而言，"dodge"表示将条形并排放置，"stacked"表示堆叠放置，"fill"表示堆叠放置且条形图等高（即以百分比显示）
binwidth 直方图的宽度
notch 方块图是否有缺口
sides 地毯图的放置位置
width 箱线图的宽度

3. 分组显示

分组显示是指通过形状、颜色、填充、尺寸和线类型等不同形式的视觉特征，在一张图中绘制不同类别（分组）的数据。在ggplot2中一般通过aes()函数来实现，常用的属性（能够较为明显的区别出不同类别的数据）包括但不限于：

color
fill
shape

# install.packages("carData")
# install.packages("car")
library(carData)
library(car)
data(Salaries, package="car")
library(ggplot2)
ggplot(Salaries, aes(x=yrs.since.phd, y=salary, color=rank, shape=sex)) +
    geom_point()

image.png

4. 分面

分面是依据数据集中的1个或2个变量（每个变量代表一种分类）将数据划分为多个不同的子集，然后分别将每个子数据集绘制到页面的小图形面板中。常用的分面函数主要有两个：

facet_wrap
facet_grid 依据两个变量对数据进行划分

4.1 facet_wrap

facet_wrap依据一个变量对数据进行划分，其基本语法为：

facet_wrap(~varname, params...)

其中varname为划分分组的变量名称，params代表其他绘图参数，常用的参数包括：

nrow,ncol 子图的行数量和列数量，通常只设置一个即可
scales 表示是否固定坐标轴刻度，"fixed"表示所有子图的坐标轴刻度范围是相同的，"free"表示每个子图坐标轴刻度范围不固定，此外也可以设置为"free_x"或"free_y"
shrinks
as.table
drop 是否显示数据为空的分组，默认为TRUE，即不显示为空的数据分组

4.2 facet_grid

facet_grid依据两个变量对数据进行划分，其基本语法为：

facet_wrap(xvar ~ yvar, params...)

在facet_grid中，也可以只设置一个变量，此时则需要将另一个变量设置为.

使用分面绘图后的代码如下所示：

# install.packages("carData")
# install.packages("car")
library(carData)
library(car)
data(Salaries, package="car")
library(ggplot2)
ggplot(Salaries, aes(x=yrs.since.phd, y=salary, color=rank)) +
    geom_point() +
    facet_grid(sex~.)