ggplot01：R语言坐标轴离散、连续与图例离散连续的区分

本文讲解我在R语言绘图过程中对离散性、连续性的困惑以及应该如何理解。

写在前面：discrete离散的 continuous连续的

系统学习ggplor2，可以选择的是练数成金的课程，供参考

本节涉及的是ggplot2的scales（标度），是从domain（数据空间）到range（装饰属性空间）的一个函数。一些概念如下（和本文关系不大）

Domain可以是一组数据（离散情形）或实数轴上的区间（连续情形）
Range同样可以是离散或连续的
Transformation（只对连续情形）
Training
mapping

坐标轴的数类型据为numerical的时候，绘图时自动当做连续型处理，其实也很好理解，绘图的时候不只是画出变量里含有的值，应该体现数据的大小关系，即本应该就当做连续型数据。而对于分组图例的时候，若当做离散型，这时数据只是起到分类的作用，和其大小无关；若当做连续型，能看到过渡变化情况。

1. 分组图例：连续vs离散

library(ggplot2)
qplot(displ, hwy, data = mpg, colour = cyl)  #生成连续型图例（下图左图）
qplot(displ, hwy, data = mpg, colour = factor(cyl))  #生成离散型颜色分组及图例（右图）

注意二者的区别：没加factor的颜色不是离散的，是从4到8均匀过渡；加了factor的则是离散的颜色值（此处更好）。factor是转换为因子结构的意思。

2. 坐标轴：连续vs离散

library(ggplot2)
p<-qplot(cty,hwy,data=mpg)
p
p+aes(x=drv) + scale_x_discrete() # x轴由连续变量替换为离散变量

当替换的变量离散性连续性不同的时候，需要添加scale_x_discrete()或者scale_x_continuous。绘图时，坐标轴变量只要为数值型且需要反映其值大小的时候通常为连续型，且只要是numerical，R默认将其当做continuous，我们不需要对此再加设置。

3. 针对scale离散或者连续的用法: scale_第一列_第二(三)列

如：scale_colour_hue #追对离散图例colour分组

scale_colour_gradient #针对连续图例colour分组

例1：scale_colour_hue

p <- qplot(sleep_total, sleep_cycle, data = msleep, colour = vore)
p #下面左图
p + scale_colour_hue() # 默认scale，没有任何变化
# Adjust parameters of the default, here changing the appearance
# of the legend
p + scale_colour_hue("What does\nit eat?",      #图例标题：\n换行
breaks = c("herbi", "carni", "omni", NA),
labels = c("plants", "meat", "both", "don’t know"))   #下面右图

例2：xlab(),ylab() 和 labs()

p <- qplot(cty, hwy, data = mpg, colour = displ)
p
p + scale_x_continuous("City mpg") #x为连续的，设横坐标标题（这句不管他，和下面一样）
p + xlab("City mpg") #横坐标标题
p + ylab("Highway mpg") #纵坐标标题
p + labs(x = "City mpg", y = "Highway",colour = "Displacement") #这句最好用
#设置横坐标、纵坐标、colour分组图例处的标题p + xlab(expression(frac(miles, gallon))) #frac是分数的意思
#最后这句里面是在标题出放入公式，公式具体参见plotmath（R中输入：?plotmach即可）

公式具体参见plotmath（R中输入：?plotmach即可）

例3：Breaks和labels

p <- qplot(cyl, wt, data = mtcars)
p

p + scale_x_continuous(breaks = c(5.5, 6.5))
#刻度文字只显示x轴上5.5-6.5的部分，但是不改变原来的数据范围。
p + scale_x_continuous(limits = c(5.5, 6.5))
#限定了x轴范围，范围外的不显示

p <- qplot(wt, cyl, data = mtcars, colour = cyl) #连续型分组图例
p

p + scale_colour_gradient(breaks = c(5.5, 6.5)) #设置图例的刻度文字范围

p + scale_colour_gradient(limits = c(5.5, 6.5)) #超出limits的显示为灰色

至此，应该能理解离散和连续的使用了，以及文中的那个表格要理解构成和使用，祝学习顺利！欢迎交流R语言。

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