数据

数据来源

使用的数据集mtcars是R自带的数据

数据格式说明

data

该数据集的数据类型为data.frame，一共有11列，每一列对应于汽车的某一特征。每一行记录一种汽车的详细信息，本次绘图一共截取了mtcars的前30行数据。

绘图

上一期已经讲了

• 如何画最基础的散点图描述两个变量之间的关系
• 如何让散点图按照某一特征分类别表示

这一期将利用mtcars数据集绘制散点图，并且用label标注图中的点

• 为点带上文本label（image1）

  # library
  library(ggplot2)  
  library(hrbrthemes)      #可以去除灰色的背景色，让坐标轴的轴名在坐标轴的尽头
  data=head(mtcars, 30)    #摘取数据集中的前30行
  
  ggplot(data, aes(x=wt, y=mpg)) +      #输入绘图的数据
  geom_point(shape=23,color="yellow",fill="pink",size=3.0,stroke=1.5,alpha=1.0) + #画点
  geom_text(                          #为点注上label
      label=data$mpg, 
      nudge_x = 0.25, nudge_y = 0.25, 
      check_overlap = T,
      size=3,
    )+
    theme_ipsum()        #去除灰色的背景色，让坐标轴的轴名在坐标轴的尽头   
  

ggplot函数设定data为绘图的数据，且wt列为横坐标，mpg列为纵坐标。
geom_point函数用来画点，里面设置了若干参数用来定义点的外形，比如这里设置点的形状是菱形，轮廓颜色是黄色，填充颜色是粉色，点的大小设置为3，轮廓宽度设置为1.5，透明度是1。
geom_text函数用来定义标签的外形，"label=data$mpg"表示以mpg作为y坐标，所以定义点的label是用mpg描述的，如果要用行名(汽车名字)作为label，可以设置“label=rownames(data)”，“ nudge_x = 0.25, nudge_y = 0.25,”表示label和点之间的相对距离，“check_overlap = T”表示不让label重合，“size”定义label的大小。

image1

• 为点带上有框框的label（image2）
  只要把geom_text改成geom_label即可
  

  image2

• 在图中任意某一处带上label

  # library
  library(ggplot2)
  library(hrbrthemes)      #可以去除灰色的背景色，让坐标轴的轴名在坐标轴的尽头
  # Keep 30 first rows in the mtcars natively available dataset
  data=head(mtcars, 30)
  
  # Add one annotation
  ggplot(data, aes(x=wt, y=mpg)) +    #输入绘图的数据
  geom_point(shape=23,color="yellow",fill="pink",size=3.0,stroke=1.5,alpha=1.0) + # 画点
  geom_label(                                  #定义标签
      label="Look at this!", 
      x=4.1,
      y=20,
      label.padding = unit(0.55, "lines"), 
      label.size = 0.35,
      color = "black",
      fill="#69b3a2"
    )+
    theme_ipsum()        #去除灰色的背景色，让坐标轴的轴名在坐标轴的尽头   
  

由于是带有框框的标签，因此还要定义框框和字体的大小，label.padding就是定义了框框的大小，label.size是框框的轮廓大小，color是框框的轮廓颜色，fill是框框的填充颜色。此外还需要提供label的位置（就是x坐标和y坐标）

image3

• 筛选符合条件的点标注出来

  library(ggplot2)
  library(dplyr)
  library(tibble)
  library(hrbrthemes)      #可以去除灰色的背景色，让坐标轴的轴名在坐标轴的尽头
  # Keep 30 first rows in the mtcars natively available dataset
  data=head(mtcars, 30)
  
  # Change data rownames as a real column called 'carName'
  data <- rownames_to_column(data,var="carName") #调整数据结构
  
  # Plot
  ggplot(data, aes(x=wt, y=mpg)) +    #绘图数据
  geom_point(shape=23,color="yellow",fill="pink",size=3.0,stroke=1.5,alpha=1.0) + #画点
  geom_label(                            #画标签
    data= filter(data,mpg>20 & wt>3), # 筛选符合条件的点
    aes(label=carName),                     #定义以carName列命名
    nudge_x = 0.3, nudge_y = 0.1,     #调整点与label的相对位置
    label.padding = unit(0.2, "lines"),  # 定义框框的大小
    label.size = 1,                               #定义框框的边缘宽度
    size=3,                                         #定义label的大小
    fill="red",                                      #定义框框的填充色
    color="yellow",                           #定义框框的边缘颜色是黄色             
  )+
  theme_ipsum()        #去除灰色的背景色，让坐标轴的轴名在坐标轴的尽头   
  

为什么要把行名转化成具体的一列并以“carName”作为列名，因为下面的代码要以汽车名字作为label，而在画这种图时，如果要命名则需要用某一列命名，行名不是具体的某一列，因此要先转化一下。转换后的数据如下所示，可以看到，carName成为一列独立的数据。如果不是以汽车名字作为label，则不需要转换数据结构，直接aes(label=data$mpg)或者其它列名

image4

image5