1.初识ggplot2

1.1 功能

是一个作图包；

可以创建图表，如散点，柱状图，线图，将数据可视化；

1.2 要素

数据（Data）和映射（Mapping）

几何对象（Geometric）

标尺（Scale）

统计变换（Statistics）

坐标系统（Coordinante）

图层（Layer）

分面（Facet）

主题（Theme）

1.3 理念

 ggplot2将数据，数据到图形要素的映射，以及和数据无关的图形要素绘制分离。

"""

ggplot(data,aes(x,y)) + 初始化图形并指定数据源和作图变量

geom_type()+              指定图形的类型

annotate()+                   添加文本注释

labs()+                          修改住坐标和坐标轴标题

"""

1.4逻辑

按图层叠加作图，通过+进行叠加

2 作图

2.1散点图

ggplot(data,aes(mpg,x,y))+geom_point()

"""

install.packages("ggplot2")

#加载需要使用的包

library(ggplot2)

ggplot(mtcars,aes(mpg,wt))+geom_point()

"""

2.2线形图

ggplot(data,aes(mpg,x,y))+geom_line()

2.3 柱状图

查看频率分布情况：

ggplot(data,aes(x))+geom_bar()

"""

ggplot(mtcars,aes(cyl))+geom_bar()

ggplot(mtcars,aes(factor(cyl)))+geom_bar()

"""

"""

#堆积柱形图

ggplot(mtcars,aes(factor(cyl),fill=factor(am)))+geom_bar()

"""

"""

#簇状柱形图

bggplot(mtcars,aes(factor(cyl),fill=factor(am)))+geom_bar(position="dodge")

"""

2.4 直方图

查看变量的分布情况

ggplot(data,aes(x))+geom_hisogram()

"""

ggplot(mtcars,aes(mpg))+geom_histogram()

"""

2.5 密度图

查看变量频率分布情况;

ggplot(data,aes(x))+geom_density()

"""

#根据vs进行分组，

#color：是对图形的边缘、点和线进行描绘；

#fill 是进行填充

 ggplot(mtcars,aes(mpg,color=factor(vs)))+geom_density()

 ggplot(mtcars,aes(mpg,fill=factor(vs)))+geom_density()

"""

2.6 箱线图

查看变量的统计值分布

 ggplot(data,aes(分类变量x,y))+geom_boxplot(）

"""

> ggplot(mtcars,aes(factor(vs),mpg))+geom_boxplot()

"""

3.分组组图

3.1

"""

ggplot(mtcars,aes(wt,mpg,color=qsec))+geom_point()

"""

"""

#进行分组

ggplot(mtcars,aes(wt,mpg,color=factor(vs)))+geom_point()

"""

3.2 aes参数

统一图层的颜色，参数在aes外面

4 分面作图

下面是两个经常要用到的分面函数。

facet_wrap(facets, nrow = NULL, ncol = NULL, scales = "fixed", shrink = TRUE, as.table = TRUE, drop = TRUE)

facet_grid(facets, margins = FALSE, scales = "fixed", space = "fixed", shrink = TRUE, labeller = "label_value", as.table = TRUE, drop = TRUE)

其中facet_wrap和facet_grid不同在于facet_wrap是基于一个因子进行设置，facets表示形式为：~变量（~单元格） 而facet_grid是基于两个因子进行设置，facets表示形式为：变量~变量（行~列），如果把一个因子用点表示，也可以达到facet_wrap的效果，也可以用加号设置成两个以上变量 

 4.1 轴刻度一致

单变量作图

"""

 ggplot(mtcars,aes(wt,mpg))+geom_point()+facet_grid(vs~.)

"""

"""

gplot(mtcars,aes(wt,mpg))+geom_point()+facet_grid(.~vs)

"""

双变量作图

4.2  轴刻度不一致

不同纵轴刻度

不同横轴刻度

"""

ggplot(mtcars,aes(wt,mpg))+geom_point()+facet_grid(~vs,scales="free")

"""

# 这里把scales 设置成free之后，可以看出每个分面都有自己的横坐标刻度，可以单独对x轴或y轴设置。

nrow,ncol 分面索要设置成的行和列，参数为数值，表示几行或者几列

scales  参数fixed表示固定坐标轴刻度，free表示反馈坐标轴刻度，也可以单独设置成free_x或free_y

shrink  也和坐标轴刻度有关，如果为TRUE（默认值）则按统计后的数据调整刻度范围，否则按统计前的数据设定坐标。

drop    表示是否去掉没有数据的分组，默认情况下不显示，逻辑值为FALSE

as.table   和小图排列顺序有关的选项。如果为TRUE（默认）则按表格方式排列，即最大值（指分组level值）排在表格最后即右下角，否则排在左上角。

margins 通过TRUE或者FALSE表示否设置而一个总和的分面变量，默认情况为FALSE，即不设置

space    表示分面空间是否可以按照数据进行缩放，参数和scales一样

5.调整图像的元素

5.1形状

形状：geom_XXX(shape=x),x=1,2,3...,不同数值是不同的形状

大小：size=x,x=1,2,3...,数值越大，尺寸越大

5.2 颜色

color:是对图形的边缘、点和线进行描绘；

fill:填充图形内部的颜色

指定填充一种颜色：直接在aes外部填写，color="某种颜色”

5.3文本注释

annotate（"text",x=,y=,label="")

text :表示添加类型为文本

x=,y=表示在指定位置上放上文本

label :表示填写的文本内容

5.4标题：

labs(little =""，x="",y="")

5.5 加线条

加竖线：geom_vline(xintercept=)

加横线：geom_hline(yintercept=)

5.6 xy轴互换

coord_flip()

5.7调整轴刻度的范围

x轴：xlim(下限,上限）

y轴：ylim(下限,上限）

5.8 修改轴上的值

X:scale_x_continuous(breaks(),labels=c()

Y:scale_y_continuous(breaks(),labels=c()

"""

ggplot(mtcars,aes(wt,mpg,color=factor(vs)))+geom_point()+annotate("text",x=4,y=20,label="yes")+labs(title="hello",x="xxx",y="yyy")+geom_vline(xintercept=3)+geom_hline(yintercept=20)+xlim(3,4)+ylim(15,25)

"""

"""

ggplot(mtcars,aes(wt,mpg,color=factor(vs)))+geom_point()+annotate("text",x=4,y=20,label="yes")+labs(title="hello",x="xxx",y="yyy")+geom_vline(xintercept=3)+geom_hline(yintercept=20)+xlim(3,4)+ylim(15,25)+scale_x_continuous(breaks = c(3.00,3.25,3.50,3.75,4.00),labels=c("a","b","c","d","e"))

"""