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一:ggplot基本语法
ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离。按图层作图,保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性,并将常见的统计变换融入到了绘图中。
ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图);其二,图层之间的叠加是靠“+”号实现的,越后面其图层越高。
ggplot2里的所有函数可以分为以下几类:
- 用于运算(我们在此不讲,如fortify_,mean_等)
- 初始化、展示绘图等命令(ggplot,plot,print等)
- 按变量组图(facet_等)
- 真正的绘图命令(stat_,geom_,annotate),这三类就是实现一个函数一个图层的核心函数。
- 微调图型:严格意义上说,这一类函数不是再实现图层,而是在做局部调整。
- aes : 同样适用于修改geom_XXX() aes参数控制了对哪些变量进行图形映射,以及映射方式
- 图形属性(aes) 横纵坐标、点的大小、颜色,填充色等。
完整公式总结:
ggplot(data = , aes(x = , y = )) +
geom_XXX(...) + ... + stat_XXX(...) + ... +
annotate(...) + ... + labs(...) +
scale_XXX(...) + coord_XXX(...) + guides(...) + theme(...) +
facet_XXX(...)
一个完整ggplot实例:
library(ggplot2)
attach(iris)
p <- ggplot(data=iris,aes(x = Sepal.Length,y = Sepal.Width))
p + geom_point(aes(colour = Species)) + stat_smooth() +
labs(title = "Iris of Sepal.length \n According to the Sepal.Width") +
theme_classic() + theme_bw() +annotate("text",x=7,y=4,parse = T,label = "x[1]==x[2]",size=6, family="serif",fontface="italic", colour="darkred")
- geom :表示几何对象,它是ggplot中重要的图层控制对象,因为它负责图形渲染的类型。
几何对象(geom_) 上面指定的图形属性需要呈现在一定的几何对象上才能被我们看到,这些承载图形属性的对象可能是点,可能是线,可能是bar - stat :统计变换 比如求均值,求方差等,当我们需要展示出某个变量的某种统计特征的时候,需要用到统计变换.
- annotate:添加注释 #由于设置的文本会覆盖原来的图中对应的位置,可以改变文本的透明度或者颜色 例: annotate(geom='text')会向图形添加一个单独的文本对象 annotate("text",x=23,y=200,parse=T,label = "x[1]==x[2]")
- labs : labs(x = "这是 X 轴", y = "这是 Y 轴", title = "这是标题") ## 修改文字
- scale_: 标度是一种函数,它控制了数学空间到图形元素空间的映射。一组连续数据可以映射到X轴坐标,也可以映射到一组连续的渐变色彩。一组分类数据可以映射成为不同的形状,也可以映射成为不同的大小,这就是与aes内的各种美学(shape、color、fill、alpha)调整有关的函数。
- coord_:调整坐标,控制了图形的坐标轴并影响所有图形元素. 调整坐标 coord_flip()来翻转坐标轴。使用xlim()和ylim()来设置连续型坐标轴的最小值和最大值 coord_cartesian(xlim=c(0,100),ylim=c(0,100))
- guides:调整所有的text。
- theme:调整不与数据有关的图的元素的函数。theme函数采用了四个简单地函数来调整所有的主题特征:element_text调整字体,element_line调整主题内的所有线,element_rect调整所有的块,element_blank清空。theme(panel.grid =element_blank()) ## 删去网格线
- facet :控制分组绘图的方法和排列形式
不指定数据集时,data = NULL
一个图形对象就是一个包含数据,映射,图层,标度,坐标和分面的列表,外加组件options
ggplot(数据, 映射) geom_xxx(映射, 数据) stat_xxx(映射, 数据)
通过“+”实现不同图层的相应累加,且越往后的图层表现在上方
点(point, text):往往只有x、y指定位置,有shape但没有fill
线(line,vline,abline,hline,stat_function等):一般是基于函数来处理位置
射(segment):特征是指定位置有xend和yend,表示射线方向
面(tile, rect):这类一般有xmax,xmin,ymax,ymin指定位置
棒(boxplot,bin,bar,histogram):往往是二维或一维变量,具有width属性
带(ribbon,smooth):透明是特征是透明的fill
补:包括rug图,误差棒(errorbar,errorbarh)
然后,就是按照你的需要一步步加图层了(使用“+”)。
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