本期內(nèi)容

1. 示例數(shù)據(jù)簡介
2. ggplot2詳細用法介紹

示例數(shù)據(jù)介紹

本次我們使用著名的鳶尾花數(shù)據(jù)集（iris，R自帶數(shù)據(jù)集，直接調(diào)用即可）來進行演示，此數(shù)據(jù)集包括3個品種的鳶尾花，每種50個樣本。前4列分別為萼片的長、寬以及花瓣的長、寬，第5列為對應(yīng)的品種名稱。

數(shù)據(jù)概況如下：

用法詳細介紹

怎么調(diào)用？

先繪制一張簡單的圖

library(ggplot2)
ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) + geom_point()

如上我們可以看到，只需要簡單一行代碼即可輕松得到一幅散點圖，我們來拆解一下這行代碼

1. ggplot() 初始化ggplot對象，我們在這里指定讀入數(shù)據(jù)集iris (data = iris)，那么之后疊加的圖層如果不是特別聲明的話，使用的都是該數(shù)據(jù)集

2. aes() 指定美學映射，比如這個例子中就是指定X和Y軸分別用哪列變量（x = Sepal.Length, y = Sepal.Width），此例中美學映射在ggplot()中初始化，之后的圖層如果不是特別指定的話，美學映射都不變

3. geom_point() 指定幾何對象，也就是你想要繪制什么圖，這里為散點圖

   除了散點圖ggplot2可指定的幾何對象還有很多，常用的還有：

   • geom_line() 折線圖
   • geom_bar() 柱狀圖
   • geom_boxplot() 箱線圖
   • geom_violin() 小提琴圖
   • geom_area() 面積圖
   • geom_density() 密度圖
   • geom_tile() 塊狀圖

通俗的講就是，你可以在ggplot()里預設(shè)好數(shù)據(jù)集，美學映射，之后添加的各個圖層可以不用再重復聲明（可以想象成默認設(shè)置）：

p <- ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) 
p

如上，數(shù)據(jù)及映射已設(shè)置好，接下來只需要在此基礎(chǔ)上疊加幾何對象就行，添加散點圖：

p + geom_point()

添加折線圖：

p + geom_line()

也可以單獨在每個圖層進行設(shè)置（可以想象成個性化設(shè)置），如下，直接在散點圖的圖層里聲明數(shù)據(jù)集及坐標軸映射：

ggplot() + geom_point(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width))

或者，通用聲明數(shù)據(jù)集，在散點圖里單獨聲明坐標軸映射：

ggplot(data = iris) + geom_point(aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width))

出來的結(jié)果都等同于第一幅圖的結(jié)果：

那么再疊加一層折線圖呢？我們用以上三種方式分別進行測試：

ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) + geom_point() +
  geom_line()
ggplot() + geom_point(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) +
  geom_line()
ggplot(data = iris) + geom_point(aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) +
  geom_line()

分別得到以下結(jié)果：

第一種，正確出圖（ggplot()里提前聲明數(shù)據(jù)集及坐標軸，那么之后的圖層都直接按照此映射）：

第二種，折線圖未顯示（因為沒有提前進行任何聲明，只在散點圖層里進行了獨立聲明，折線圖層找不到數(shù)據(jù)集及坐標軸映射，直接不顯示）：

而第三種方式報錯（因為只提前聲明了數(shù)據(jù)集，在折線圖層里找不到坐標軸映射，有數(shù)據(jù)卻沒有映射直接報錯）：

對于第二種和第三種問題，直接改成以下方式，即可成功出圖：

第二種:

ggplot() + geom_point(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) + geom_line(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width))

第三種：

ggplot(data = iris) + geom_point(aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width)) + geom_line(aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width))

所以，如果之后有多個圖層都是用到相同的映射，直接按第一種方式即可，簡單明了。

如何調(diào)整？

以上基本圖形出來了，想必你應(yīng)該也對如何映射有了一定的了解。接下來想要添加一下顏色，調(diào)整一下點的大小、形狀這些該怎么寫呢？如下：

p <- ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width))
p + geom_point(color = "#8283a7", size = 6, shape = 18)

可以看到所有的點都修改為了統(tǒng)一的顏色、大小、形狀，那如果想設(shè)置不同的值呢？總共150個點，現(xiàn)在我們來自定義這些點的顏色和大?。?/p>

mycolor <- rep(c("#167c80", "#f0cf61", "#371722"), each = 50) # 三個顏色每個重復50次，共150個顏色
mysize <- rep(c(6, 4, 2), each = 50) # 同上，生成三種大小
myshape <- rep(16:18, each = 50) # 同上，生成三種形狀
p + geom_point(color = mycolor, size = mysize, shape = myshape) # 按順序分別映射到每一個點上

如果不想自己一個個去映射，直接按照分組來設(shè)置呢？

p <- ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Species, size = Species, shape = Species)) +  geom_point()
p

我們可以看到，顏色、大小、形狀都是按鳶尾花的品種來區(qū)分的，現(xiàn)在我們來自定義一下各個值，這里要引入ggplot2里的一個新元素------標度
scale_*_:

由于我們是按分組變量來區(qū)分，因此調(diào)用 scale_*_manual 即可

p + scale_color_manual(values = c("#167c80", "#f0cf61", "#371722")) + scale_size_manual(values = c(6, 4, 2)) + scale_shape_manual(values = 16:18)

現(xiàn)在的結(jié)果和之前每個點一一分配值是一樣的了，而且還自動生成了圖例！另外，我們不止可以根據(jù)分組，還可以根據(jù)一組連續(xù)的變量來映射顏色和大小，例如：

p <- ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width, color = Petal.Length, size = Petal.Width, shape = Species)) + geom_point()
p

這樣就根據(jù)Petal.Length的數(shù)值生成了一組漸變色，以及根據(jù)Petal.Width的值來改變點的大小。我們來修改一下顏色，由于用連續(xù)型變量，我們用到的標度需改為
scale_*_gradient ：

p <- p + scale_color_gradient(low = "#f0cf61", high = "#371722") # 指定最小和最大值對應(yīng)的顏色，并生成漸變色
p

最大的點太大，怎么調(diào)整？只須重新設(shè)置一下大小的映射范圍，如下：

p <- p + scale_size_continuous(range = c(1, 4)) # 1和4分別對應(yīng)最小值和最大值的點的大小
p

到這里，點差不多設(shè)置好了，再來進行一下美化，背景、網(wǎng)格線、字體、圖例等都可以在theme()函數(shù)里進行設(shè)置，這里先去掉灰色背景：

p + theme(panel.background = element_rect(fill = "white", color = "grey50"), # 將繪圖區(qū)域背景顏色改為白色，加上深灰色邊框
          legend.key = element_rect(fill = "white")) # 將圖例中圖標的背景改為白色

加上網(wǎng)格線：

p + theme(panel.background = element_rect(fill = "white", color = "grey50"), legend.key = element_rect(fill = "white"), panel.grid = element_line(color = "grey92"))

可以看到，theme里面定義各個元素都是用element_*系列函數(shù)

1. element_blank() 不顯示
2. element_rect() 邊框和背景
3. element_line() 線條
4. element_text() 文字

具體可以設(shè)置的內(nèi)容詳見幫助文檔。

如果嫌麻煩的話，ggplot2已經(jīng)自定義了一些主題如下（更多主題大家可以自己一一嘗試）：

p + theme_bw() # 直接一行代碼實現(xiàn)上面的操作

p + theme_classic()

p + theme_dark()

更多主題，我們還可以安裝ggthemes包進行調(diào)用，這個我們會在之后的教程里進行介紹。

現(xiàn)在，我們加上標題，修改一下字體大?。?/p>

p + theme_bw() + # 切換背景主題
  labs(x = "Sepal Length", y = "Sepal Width", title = "Iris Sepal") + # 修改X，Y軸標題，加上主標題
  theme(plot.title = element_text(size = 15, face = "bold", hjust = 0.5), # 調(diào)整標題字體大小，改為粗體，使其居中對齊
        axis.title = element_text(face = "bold"), # 將坐標軸標題字體加粗
        legend.title = element_text(face = "bold"), # 將圖例字體加粗
        axis.text = element_text(size = 13), # 修改坐標軸標簽字體大小
        legend.text = element_text(size = 12)) # 設(shè)置圖例字體大小

如此，簡單的一幅圖就繪制完成了，總結(jié)一下，代碼如下：

p <- ggplot(data = iris, aes(x = Sepal.Length, y = Sepal.Width,
                             color = Petal.Length, size = Petal.Width, 
                             shape = Species)) +
  geom_point() +
  scale_color_gradient(low = "#f0cf61", high = "#371722") +
  scale_size_continuous(range = c(1, 4)) +
  theme_bw() +
  labs(x = "Sepal Length", y = "Sepal Width", title = "Iris Sepal") +
  theme(plot.title = element_text(size = 15, face = "bold", hjust = 0.5),
        axis.title = element_text(face = "bold"),
        legend.title = element_text(face = "bold"),
        axis.text = element_text(size = 13),
        legend.text = element_text(size = 12))

接下來，直接用ggsave保存到想要的路徑下：

ggsave("E:/Temp/Test.png", plot = p, width = 8, height = 5)

或者直接用Rstudio選擇想要的圖片格式導出：

最后

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