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R绘图 | 快速入门ggplot2

2023-02-18 16:35:07 时间

0. 前言

❝在正式介绍ggplot2绘图之前，我们先来介绍一下ggplot2的绘图框架，以便后面介绍时更容易理解。一般来说，ggplot2绘图框架分为：图层、几何对象、映射、标度和主题。 本次以散点图为例简略带领大家快速了解ggplot2的绘图逻辑，更详细内容后面我们会一一推送。 ❞

1. 加载与安装包

安装并加载绘图所需的R包ggplot2。

# 安装ggplot2
install.packages("ggplot2")
# 加载ggplot2
library(ggplot2)

2. 载入绘图数据

本次演示我们以R自带的数据集diamonds为例进行绘图，由于数据量比较大我们使用tidyverse随机抽取1000条数据进行演示。

# 载入数据
data("diamonds")
# 抽取1000条数据
library(tidyverse)
test_data <- sample_n(diamonds,1000)
# 查看数据
head(test_data)
# A tibble: 6 x 10
  carat cut       color clarity depth table price     x     y     z
  <dbl> <ord>     <ord> <ord>   <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
1  1.27 Very Good H     SI1      62.3    58  7125  6.87  6.94  4.3 
2  0.3  Ideal     G     IF       61.9    55   863  4.33  4.36  2.69
3  1.09 Ideal     D     SI2      61.7    59  5410  6.64  6.62  4.09
4  0.7  Premium   F     SI1      59.4    60  2239  5.77  5.74  3.42
5  0.71 Premium   F     SI2      62.2    57  2040  5.66  5.6   3.5 
6  1.08 Fair      E     SI1      53.8    63  4790  6.99  6.81  3.71

3. 绘图

3.1 创建画布

通过在ggplot函数内使用data=指定绘图数据，通过aes进行映射，指定x轴和y轴；

theme_bw()函数用于设置主题。

ggplot(data = test_data,aes(x = carat,y = price)) + theme_bw()

3.2 添加几何对象

在这里以geom_point()指定几何图层（散点图），出现图形元素。

ggplot(data = test_data,aes(x = carat,y = price)) + 
  geom_point() + 
  theme_bw()

3.3 为几何对象添加映射

我们可以通过在geom_point()中使用aes()函数为点添加新的映射。

在这里我们将cut这个分类变量映射给color。

ggplot(data = test_data,aes(x = carat,y = price)) + 
  geom_point(aes(color = cut)) + 
  theme_bw()

当然不通过aes()映射的话，我们也可以直接color =指定点的颜色。

p1 <- ggplot(data = test_data,aes(x = carat,y = price)) + 
   geom_point(color = "red") + 
   theme_bw()

3.4 使用标度控制映射

3.4.1 使用标度控制颜色

标度（scale）可以控制映射的属性，ggplot2中内置了很多标度；

在这里我们使用ggsci包中的标度scale_color_d3()来控制color属性，改变cut的默认颜色。

# 安装加载包
installed.packages("ggsci")
library(ggsci)
# 使用scale控制颜色属性
ggplot(data = test_data,aes(x = carat,y = price)) + 
  geom_point(aes(color = cut)) + 
  scale_color_d3() + 
  theme_bw()

3.4.2 使用标度控制点

R中常用的点的形状如下图所示，默认时使用16号形状。

这里我们使用mtcars这个数据集进行演示。

在这里我们首先在aes()外使用shape指定使用21号形状（该点内部为空，可以使用颜色进行填充）；通过alpha指定点的透明度；

再在aes()内部将drat映射给size；通过factor()将连续变量cyl转换为因子后将其映射给fill；

最后使用scale_size设置点的大小范围，使用scale_fill_npg()设置点的内部填充色。

ggplot(mtcars,aes(x =wt ,y = mpg)) + 
  geom_point(shape = 21,alpha = 0.6,aes(size = drat,fill = factor(cyl))) + 
  scale_size(range = c(1,10)) + 
  scale_fill_npg() + 
  theme_bw()

2.4.3 使用标度控制刻度

当x,y为连续性变量时，我们分别可以通过scale_x_continuous和scale_y_continuous来控制x轴和y轴；

通过breaks=seq()控制刻度范围，labels=c()设置刻度内容。

  ggplot(mtcars,aes(x =wt ,y = mpg)) + 
    geom_point(shape = 21,alpha = 0.6,aes(size = drat,fill = factor(cyl))) + 
    scale_size(range = c(1,10)) + 
    scale_fill_npg() +
    scale_x_continuous(breaks = seq(0,6,0.5))+
    scale_y_continuous(breaks = seq(0,40,10),labels=c("0 M/US","10 M/US","20 M/US","30 M/US","40 M/US")) +
    theme_bw()

2.5 通过labs设置标题

通过在labs()内指定title=设置主标题，x=设置x轴名，y=设置y轴名，size=和fill=分别对应了geom_point中的aes(size = drat,fill = factor(cyl))用来设置图例名。

  ggplot(mtcars,aes(x =wt ,y = mpg)) + 
    geom_point(shape = 21,alpha = 0.6,aes(size = drat,fill = factor(cyl))) + 
    scale_size(range = c(1,10)) + 
    scale_fill_npg() +
    scale_x_continuous(breaks = seq(0,6,0.5))+
    scale_y_continuous(breaks=seq(0,40,10),labels=c("0 M/US","10 M/US","20 M/US","30 M/US","40 M/US")) +
    labs(title = "mtcars",x = "Weight (1000 lbs)",y = "Miles/(US) gallon",size = "Displacement (cu.in.)",fill = "Number of cylinders") +
    theme_bw()

2.6 美化主题

我们可以通过在theme()内使用plot.title修改主标题属性，axis.title可以同时修改x和y轴标签属性，legend.position可以修改图例位置。

需要注意的是，这部分代码需要放在theme_bw()后，否则则无法生效。

ggplot(mtcars,aes(x =wt ,y = mpg)) + 
    geom_point(shape = 21,alpha = 0.6,aes(size = drat,fill = factor(cyl))) + 
    scale_size(range = c(1,10)) + 
    scale_fill_npg() +
    scale_x_continuous(breaks = seq(0,6,0.5))+
    scale_y_continuous(breaks=seq(0,40,10),labels=c("0 M/US","10 M/US","20 M/US","30 M/US","40 M/US")) +
    labs(title = "mtcars",x = "Weight (1000 lbs)",y = "Miles/(US) gallon",size = "Displacement (cu.in.)",fill = "Number of cylinders") +
    theme_bw() +
    theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5,size = 20),axis.title = element_text(size = 15),legend.position = "top")

除此之外，我们还可以通过ggThemeAssist包美化主题。

# 安装
install.packages("ggThemeAssist")
# 加载
library(ggThemeAssist)

① 安装加载后，我们首先需要选中需要加载的代码，点击如图所示的位置ggplot Theme Assistant进行修改主题。

② 如图所示，手动修改选项参数即可，完成点击右上角done即可加载新代码。

本次内容旨在抛砖引玉，更详细的内容后续会推送。

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