ggplot2数据分析与图形艺术-重点归纳

2020/1/28 因疫情暂时不能回所,回家时,仅带了电脑和这本书,所以决定好好把这本书看一遍!以下知识点零碎但有助于理解ggplot2画图的原理~

1. 图形构成部件: data,mapping, layer,scale,coord,facet, theme

2. 基本构成:数据,图形属性映射,几何对象。

图层(layer): 几何元素geom及统计变量stat构成。

标度(scale)将数据的取值映射到图形空间,展现标度常用的方法:绘制图例和坐标轴。

关于标度的用法

给某一图形属性赋固定值而不是用标度,要把对应的代码写在aes()之外。

ggplot(mpg, aes(displ,hwy))+geom_point(aes(colour="blue"))

ggplot(mpg, aes(displ,hwy))+geom_point(colour="blue")

修饰坐标轴: xlab(), ylab(), xlim(), ylim()

关于facet

facet有两种类型:网格型和封装型(wrap)
facet_wrap(~分类变量,ncol= )
ggplot(mpg, aes(displ,hwy))+geom_point(colour="blue")+facet_wrap(~class)

关于几何对象
  • geom_smooth(): 拟合一条平滑曲线,将曲线和标准误展示在图中,method是其中一个重要参数。
    method=“loess”局部回归拟合,是n<1000时的默认选项,曲线的平滑程度由span控制,0很不平滑,1很平滑。
    method="gam",n>1000时ggplot2的默认选项,可以调用mgcv包来拟合一个广义可加模型。
    p<-ggplot(mpg,aes(displeased,hwy))
    p+geom_point+geom_smooth(method="gam", formula=y~s(x))
    method=“lm”拟合线性模型,默认进行线性拟合。
    method=“rlm”比lm更稳健,对异常值不太敏感。
  • geom_jitter()扰动点图,geom_boxplot()箱线图, geom_violin()小提琴图;
  • geom_histogram()直方图,使用条形;geom_freqpoly()频数多边图,使用线形;参数binwidth用来调整组距;geom_density()密度曲线图;
  • geom_bar()条形图, 参数stat="identity"
  • geom_line()折线图; geom_path()路径图;折线图等价于将数据按x取值进行排序,然后绘制路径图;
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