数据可视化中，分面（Faceting）是一种将数据分割成多个子图以便更好理解和比较的技术。分面允许在不同的子图中显示数据的不同子集，从而更全面地展示整体趋势和关系。在R语言中，有多种方式可以实现分面，其中最常用的是使用ggplot2包的facet_wrap()和facet_grid()函数。
facet_grid双变量分面
mtcars_tbl <- rownames_to_column(mtcars, var = 'car') %>%
mutate(cyl = factor(cyl),
am = if_else(am == 1, 'A', 'M'),
vs = if_else(vs == 1, 'V', 'L'))
ggplot(mtcars_tbl, aes(x = wt, y = mpg)) +
geom_point(shape = 21,
alpha = 0.3,
aes(size = disp, fill = factor(cyl))) +
scale_fill_npg() +
scale_size(range = c(1, 20)) +
facet_grid(factor(vs)~factor(am),
scales = 'free') +
theme_bw()
这段代码使用了R语言中的ggplot2包，用于创建一个散点图，对数据进行可视化呈现。以下是对代码的详细介绍：
-
数据预处理：
-
rownames_to_column(mtcars, var = 'car')：将原始数据集中的行名（行索引）转为一列名为'car'的变量。 -
mutate()：通过mutate函数进行变量的修改和添加。 -
cyl = factor(cyl)：将cyl列的数据转换为因子变量。 -
am = if_else(am == 1, 'A', 'M')：将am列的数据进行条件判断，如果为1，则赋值为'A'，否则为'M'。 -
vs = if_else(vs == 1, 'V', 'L')：将vs列的数据进行条件判断，如果为1，则赋值为'V'，否则为'L'。
-
-
绘制散点图：
-
ggplot(mtcars_tbl, aes(x = wt, y = mpg))：创建一个ggplot对象，设置数据为mtcars_tbl，横轴变量为wt，纵轴变量为mpg。 -
geom_point()：添加散点图层。 -
shape = 21：设置散点的形状为圆点，同时具有边框。 -
alpha = 0.3：设置点的透明度为0.3，使得图中的点有一定的透明效果。 -
aes(size = disp, fill = factor(cyl))：根据disp列设置点的大小，根据cyl列设置点的填充颜色。
-
-
设置颜色和大小的比例尺：
-
scale_fill_npg()：应用颜色比例尺，用于对fill（填充颜色）进行设置。 -
scale_size(range = c(1, 20))：应用大小比例尺，将disp列的数值映射到点的大小，范围在1到20之间。
-
-
设置分面：
-
facet_grid(factor(vs)~factor(am), scales = 'free')：根据vs和am两个因子变量进行分面，其中scales = 'free'表示每个分面的坐标轴可以自由变化。
-
-
设置主题：
-
theme_bw()：设置图形的主题为白底黑边。
-
facet_wrap单变量分面
small_diamonds <- sample_n(diamonds, size = 500)
ggplot(data = small_diamonds, aes(x = carat, y = price)) +
geom_point(shape = 21, size = 2,
color = 'black', aes(fill = cut)) +
scale_fill_npg() +
facet_wrap(~color, ncol = 3) +
theme_bw() +
theme(legend.position = c(0.65, 0.15),
legend.direction = 'horizontal')
这段代码使用了R语言中的ggplot2包，用于创建一个散点图，对小样本的钻石数据进行可视化呈现。以下是对代码的详细解释：
-
创建小样本数据：
-
sample_n(diamonds, size = 500)：从diamonds数据集中随机抽取500个样本，形成一个小样本数据集small_diamonds。
-
-
绘制散点图：
-
ggplot(data = small_diamonds, aes(x = carat, y = price))：创建一个ggplot对象，设置数据为small_diamonds，横轴变量为carat，纵轴变量为price。 -
geom_point()：添加散点图层。 -
shape = 21：设置散点的形状为圆点，并具有边框。 -
size = 2：设置点的大小为2。 -
color = 'black'：设置点的边框颜色为黑色。 -
aes(fill = cut)：根据cut列的不同水平，给点设置不同的填充颜色。
-
-
设置颜色比例尺：
-
scale_fill_npg()：应用颜色比例尺，用于对cut列的不同水平进行颜色映射。
-
-
设置分面：
-
facet_wrap(~color, ncol = 3)：根据color列进行分面，每行显示3个分面。
-
-
设置主题：
-
theme_bw()：设置图形的主题为白底黑边。 -
theme(legend.position = c(0.65, 0.15), legend.direction = 'horizontal')：设置图例（legend）的位置为相对于整个图形的0.65（横坐标）和0.15（纵坐标），并设置图例的方向为水平方向。
-
facet_matrix不同变量分面
library(ggforce)
ggplot(mtcars_tbl, aes(x = .panel_x, y = .panel_y)) +
geom_point(shape = 21,
aes(fill = factor(cyl))) +
scale_fill_npg() +
facet_matrix(vars(mpg, disp, wt, qsec)) +
theme_bw()
这段代码使用了R语言中的ggplot2包以及ggforce扩展包，用于创建一个矩阵散点图，对mtcars_tbl数据集进行可视化呈现。以下是对代码的详细介绍：
-
绘制矩阵散点图：
-
ggplot(mtcars_tbl, aes(x = .panel_x, y = .panel_y))：创建一个ggplot对象，设置数据为mtcars_tbl，横轴变量为.panel_x，纵轴变量为.panel_y。这里使用了.panel_x和.panel_y，这是facet_matrix函数生成的特殊坐标。 -
geom_point()：添加散点图层。 -
shape = 21：设置散点的形状为圆点，并具有边框。 -
aes(fill = factor(cyl))：根据cyl列的不同水平，给点设置不同的填充颜色。
-
-
设置颜色比例尺：
-
scale_fill_npg()：应用颜色比例尺，用于对cyl列的不同水平进行颜色映射。
-
-
设置分面矩阵：
-
facet_matrix(vars(mpg, disp, wt, qsec))：使用facet_matrix函数，指定在矩阵中展示的变量，这里是mpg、disp、wt、qsec。这样就会生成一个矩阵，横轴和纵轴上分别是这四个变量，每个小格子中都有一个散点图。
-
-
设置主题：
-
theme_bw()：设置图形的主题为白底黑边。
-
