一、气泡图（bubble chart）是什么

气泡图是可用于展示三个变量之间的关系：横轴代表一个变量、纵轴代表一个变量、第三个变量用气泡的大小来表示。

气泡图与散点图相似，不同之处在于：气泡图允许在图表中额外加入一个表示大小的变量进行对比。

二、如何制作气泡图（R语言）

2.0 原始数据格式

原始数据一共4列，county-国家，current-现存确诊，total-累计确诊，dead-死亡：

欧洲疫情.csv

我们下面做一个气泡图，x轴表示累计确诊，y轴表示死亡数，气泡大小表示当前现存确诊：

2.1 使用symbols函数绘制气泡图

R中自带的symbols函数可以绘制气泡图，不需要安装任何包：

data = read.csv("C:\\Users\\addqlee\\Downloads\\欧洲疫情.csv",sep=',',header=TRUE)

attach(data)

r=current #设置气泡大小

N<-nrow(data) #数据集的行数，即观察值的个数

#添加气泡

symbols(total,dead,circles=r,inches=0.25,fg="grey",bg=colors(),main="欧洲各国疫情",xlab="累计确诊",ylab="死亡")

text(total,dead,data$country,cex=0.7,family="STXihei",col="blue")

绘制方格图，可以将circles=r替换成squares=r：

#绘制方格图：

symbols(total,dead,squares=r,inches=0.25,fg="grey",bg=rainbow(N),main="欧洲各国疫情",xlab="累计确诊",ylab="死亡")

text(total,dead,data$country,cex=0.7,family="STXihei",col="blue")

绘制三角形图，则将squares改成starts：

#绘制三角形图：

r2=as.matrix(cbind(r,r,r))

symbols(total,dead,stars=r2,inches=0.25,fg="grey",bg=rainbow(N),main="欧洲各国疫情",xlab="累计确诊",ylab="死亡")

text(total,dead,data$country,cex=0.7,family="STXihei",col="blue")

2.2 使用ggplot2绘制气泡图

geom_point()函数可以绘制散点图，气泡图也是一种散点图，只不过点的大小由一个变量（size）来控制。相比symbols函数，功能更加丰富一些：

library(ggplot2)

data = read.csv("C:\\Users\\addqlee\\Downloads\\欧洲疫情.csv",sep=',',header=TRUE)

p = ggplot(data,aes(total,dead))

p=p + geom_point()

# 修改点的大小随current变化，scale_size用于调整点的大小

p=p + geom_point(aes(size=current)) + scale_size("point", range = c(1,20))

# 展示三维数据

pbubble = p+ geom_point(aes(size=5*current,color=-1*log10(current)))

# 设置渐变色

pr = pbubble+scale_color_gradient(low="red",high = "blue")

# 绘制p气泡图

pr = pr+labs(color=rainbow(N),size="现存确诊",

x="累计确诊",y="死亡",title="欧洲各国疫情")

pr + theme_bw() + geom_text(aes(label = country),size=3, vjust = "middle", hjust = "center", color = "dark blue", fontface="bold" )