ggplot2数据分析与图形艺术-重点归纳(第3章)

1. 基本图形类型

  • geom_area;
  • geom_bar(stat="identity")), 条形图,不指定stat,会自动对“值”进行计数;而统计变换可以保持数据不变;
  • geom_line()折线图;
  • geom_point();
  • geom_polygon()多边形;
  • geom_rect(), geom_tile()瓦片图, geom_raster()

2. 标签

geom_text() data类型:x, y为数字,另有一行文本。
geom_text()支持修改所有几何对象的大多数图形属性,geom_label()是geom_text()衍生版本,会在文本外绘制矩形框。

  • family设置字体,俩个包show text, extra font;
  • fontface设置字体风格, bold粗体;
  • hjust, vjust调整文本对齐方式, 取值:"left", "center", "right", "inward", "outward";
  • size字体大小, ggplot2字体单位是mm;
  • angle文本旋转角度;

3. 注解

既可添加在前景,也可添加在背景中。

  • geom_text()添加文本说明或者为点添加标签;
  • geom_rect()标注图形中你感兴趣的矩形区域,有xmin, xmax, ymin, ymax四个参数;
  • geom_line(), geom_path(), geom_segment() 均可添加直线,这些都支持arrow参数来绘制箭头;
  • geom_vline(), geom_hline(), geom_abline()在图形添加参照线;

其他细节问题

  • se=FALSE, 是指不要置信区间
ggplot(Oxboys, aes(age, height)) + 
geom_line(aes(group = Subject)) + 
geom_smooth(method = "lm", size = 2, se = FALSE)
  • labs(x= , y= ); ggtitle(" ");
  • annotate函数
    annotate(
    geom = "text", x = xrng[1], y = yrng[2],
    label = caption, hjust = 0, vjust = 1, size = 4
    )
  • 怎么利用多个data画图
ggplot(economics) + 
geom_rect(
aes(xmin = start, xmax = end, fill = party), 
ymin = -Inf, ymax = Inf, alpha = 0.2, 
data = presidential
 ) + 
 geom_vline(
 aes(xintercept = as.numeric(start)), 
 data = presidential,
 colour = "grey50", alpha = 0.5
  ) + 
 geom_text(
 aes(x = start, y = 2500, label = name), 
 data = presidential, 
 size = 3, vjust = 0, hjust = 0, nudge_x = 50
 ) + 
geom_line(aes(date, unemploy)) + 
scale_fill_manual(values = c("blue", "red")) +
xlab("date") + 
ylab("unemployment")

4. group的问题,group的作用:控制哪些观测值用哪种图形元素。

Note: 图中所有离散型变量的交互作用被设为分组的默认值,如果没有正确分组或者没有离散型变量,就需要自定义分组结构,即将group映射到一个在不同的组有不同取值的变量。

  • 多个分组与单一图形属性 Multiple groups, one aesthetic


    Fig 1. Multiple groups, one aesthetic.png

    如果group由多个变量定义而非单一,使用interaction合并各个分组变量. aes(group=interaction(school_id, student_id))

  • 不同图层上的不同分组 Different groups on different layers,图形中没有离散型变量时,默认分组变量是连续型的。


    Fig 2. 在ggplot(aes(group=))内控制分组,会展现在所有图层中

    Fig 3. 在需要的图层进行分组
  • 修改默认分组 Overriding the default grouping. Some plots have a discrete x scale, but you still want to draw lines connecting across groups.


    Fig 4. 图像中含有x轴上的离散型变量
  • 群组几何对象,如何将个体的图形属性映射给整体的图形属性。
  1. 折线图和路径图遵循差一原则,最后一个观测值的图形属性不会被使用;此外,每个个体的线段类型必须一致,R不支持不能类型的线段相连接的曲线;

  2. 对于其他群组几何对象如多边形图来说,只有当所有个体的图形属性都相同时,该图形属性才会被使用,如fill.

  3. 当图形属性映射到离线型变量时,它会默认地把群组几何对象分解为更小的块,对bar和面积图有效;


    Fig 5. discrete variables
  4. 当图形属性映射到连续型变量时,如将fill映射到连续型变量上,没有效果,灰色;只有在设定分组的情况下,才能达到目的。


    continuous variables
最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 212,185评论 6 493
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 90,445评论 3 385
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 157,684评论 0 348
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 56,564评论 1 284
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 65,681评论 6 386
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 49,874评论 1 290
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 39,025评论 3 408
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 37,761评论 0 268
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 44,217评论 1 303
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 36,545评论 2 327
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 38,694评论 1 341
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 34,351评论 4 332
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 39,988评论 3 315
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 30,778评论 0 21
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 32,007评论 1 266
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 46,427评论 2 360
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 43,580评论 2 349