2.2 mpg数据集

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2.3 知识要点

ggplot2 图像=数据+图形属性映射+集合对象
散点图【ggplot+geom_point】

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2.4 颜色、大小、形状和其他图形属性

ggplot(mpg,
       aes(displ,cty,colour=class))+
  geom_point()

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(我也不知道为什么colour=不能tab出来)

• 比较colour放在aes()里面和外面

1. 放在aes里面

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

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2. 放在aes外面——固定属性
   [vignette("ggplot2-specs")——颜色和其他图形属性所需的值]

• 连续型变量常映射为大小，分类变量则映射为图形和颜色

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

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2.5 分面【facet_wrap(~x)】

ggplot(mpg,aes(displ,hwy))+
  geom_point()+
  facet_wrap(~class)

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2.6 几何对象

2.6.1 平滑曲线

参数	语法
可信区间

普通平滑曲线

ggplot(mpg,aes(displ,hwy))+
  geom_point()+
  geom_smooth()

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参数调整：

1. se=FALSE调整可信区间是否显示

ggplot(mpg,aes(displ,hwy))+
  geom_point()+
  geom_smooth(se = FALSE)

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2. span=数字（0~1，0表示很不平滑，1表示很平滑)

#平滑程度；span
ggplot(mpg,aes(displ,hwy))+
  geom_point()+
  geom_smooth(span=0.2)

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ggplot(mpg,aes(displ,hwy))+
  geom_point()+
  geom_smooth(span=1)

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3. method="loess"(默认选项)
   n较小时默认的method（拟合方式）是Loess局部回归拟合。

   
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n>1000时，对于大数据Loess不再使用，默认采用另一种平滑算法

• method="gam"广义可加模型
  method="gam"[mgcv包拟合广义可加模型，调用公式y~s(x,bs="cs")]

library(mgcv)
ggplot(mpg,aes(displ,hwy))+
  geom_point()+
  geom_smooth(method = "gam",
              formula = y~s(x))

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• method="lm"/"rlm"
  (rlm要加载MASS包)

ggplot(mpg,aes(displ,hwy))+
  geom_point()+
  geom_smooth(method = "lm")

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2.6.2 箱线图和扰动点图

图	代码	作用	重要参数

如何体现不同分组不同子集的分布特点？
A.

ggplot(mpg,aes(displ,colour=drv))+
  geom_freqpoly(binwidth=0.5)

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B.

ggplot(mpg,aes(displ,fill=drv))+
  geom_histogram(binwidth = 0.5)+
  facet_wrap(~drv,ncol = 1)

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2.6.5 时间序列中的折线图和路径图

Figure1 失业率随时间的变化

ggplot(economics,
       aes(date,unemploy/pop))+
  geom_line()

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Figure2 失业星期数中位数随时间的变化

ggplot(economics,
       aes(date,uempmed))+
  geom_line()

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失业率和失业时间长度随时间变化：路径图

#路径图：将临近时点的散点连接起来
year <- function(x) as.POSIXlt(x)$year+1900
ggplot(economics,
       aes(unemploy/pop,uempmed))+
  geom_path(colour="grey50")+
  geom_point(aes(colour=year(date)))

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习题

如何调整箱线图的顺序？reorder函数

ggplot(mpg,aes(class,hwy))+geom_boxplot()

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ggplot(mpg,aes(reorder(class,hwy),hwy))+geom_boxplot()

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