ggplot2笔记4 语法基础
本公众号R语言和ggplot2笔记系列作品为袁志林老师学员创作,请关注今天二条袁老师组博后招聘启事。
ggplot2绘图基础:
1初识ggplot2、基本用法以及如何绘制几何对象
2图层的使用——基础、怎样加标签、注释
3工具箱——误差线、加权数、展示数据分布
碎碎念ing:终于结束了《ggplot2》的第一部分“Getting Started”,今天开始看第二部分——语法,第四章(Mastering the Grammar)介绍了ggplot2的一些基础语法知识,大概是对前期内容在理论上做一个总结。
建立一个散点图
首先还以“耗油量”数据集(mpg)为例。
library(ggplot2)
mpg
# A tibble: 234 x 11manufacturer model displ year cyl trans drv cty hwy fl class<chr> <chr> <dbl> <int> <int> <chr> <chr> <int> <int> <chr> <chr>1 audi a4 1.80 1999 4 auto(l5) f 18 29 p comp…2 audi a4 1.80 1999 4 manual(m5) f 21 29 p comp…3 audi a4 2.00 2008 4 manual(m6) f 20 31 p comp…4 audi a4 2.00 2008 4 auto(av) f 21 30 p comp…5 audi a4 2.80 1999 6 auto(l5) f 16 26 p comp…6 audi a4 2.80 1999 6 manual(m5) f 18 26 p comp…7 audi a4 3.10 2008 6 auto(av) f 18 27 p comp…8 audi a4 quattro 1.80 1999 4 manual(m5) 4 18 26 p comp…9 audi a4 quattro 1.80 1999 4 auto(l5) 4 16 25 p comp…
10 audi a4 quattro 2.00 2008 4 manual(m6) 4 20 28 p comp…
# ... with 224 more rows
我们想建立一个展示发动机排量(displ)和高速公路行驶记录每加仑行驶的英里数(hwy)关系的散点图,并用不同颜色标记汽缸变量(cyl)。代码如下:
ggplot(mpg, aes(displ, hwy, colour = factor(cyl))) +geom_point()
You can create plots like this easily, but what is going on underneath the surface? How does ggplot2 draw this plot?
1. 数据的美学映射(Mapping Aesthetics to Data)
散点图到底是啥?你以前见过很多,有可能也用手绘制过。散点图将每个观测值表示为一个点,根据两个变量的值进行定位。除了水平和垂直位置,每个点还具有大小,颜色和形状。这些属性被称为美学(aesthetics),是能在图形上感知的属性。每个美学可以映射到一个变量,或设置为一个常量值。在上图中, displ
映射到横轴上, hwy
映射到纵轴上, cyl
设置为彩色分类。大小和形状没有映射到变量,但保持其(恒定)默认值。
映射设定好之后,我们可以通过改变函数,画出除了散点图之外的折线图 geom_line()
、柱形图 geom_bar()
等:
## 折线图
ggplot(mpg, aes(displ, hwy, colour = factor(cyl))) +
geom_line() +
theme(legend.position = "none")
## 柱形图
ggplot(mpg, aes(displ, hwy, colour = factor(cyl))) +
geom_bar(stat = "identity", position = "identity", fill = NA) +
theme(legend.position = "none")
这些图虽然语法上是对的,但毫无意义。
点、线和条形都是不同的几何图形,他们组合起来可以有很多种plot:
Named plot | Geom | Others |
---|---|---|
Scatterplot | Point | --- |
Bubblechart | Point | Size mapped to a variable |
Barchart | Bar | --- |
Box-and-whisker plot | Boxplot | --- |
Line chart | Line | --- |
有些图是根据实际需要添加的几何图形,他们没有确定的名称,如下:
ggplot(mpg, aes(displ, hwy, colour = factor(cyl))) +geom_point() +geom_smooth(method = "lm")
2. 标度(Scaling)
实际上,数据集中的数值对计算机没有任何意义。我们需要将它们从数据单位(例如,升,英里每加仑,气缸数量等)转换成计算机可以显示的图形单位(例如,坐标和颜色)。这种转换过程称为Scaling(scales)。
要生成一个完整的图表,需要三个主要元素:
data:数据
geom:代表数据的几何图形
scales and coordinate system:坐标系和标度
复杂化(Adding Complexity)
在普通的散点图中加线条和分面:
ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +geom_point() +geom_smooth() +facet_wrap(~year)
以上代码中增加了三个部分
分面(facets)
多个图层(multiple layers)
统计变换(statistics)
平滑图层 geom_smooth()
与点图层 geom_point()
不同,因为它不显示原始数据,而是显示数据的统计转换。所以,这个过程的形成是在将数据映射到美学之后,传递到统计转换(stat)加以处理。
图层语法的组成(Components of the Layered Grammar)
图表包括了数据、映射、统计变换、几何图形以及位置调整(position adjustment)。
图层 layers
图层由以下五个方面组成(具体见第五章):
Data
Aesthetic mappings.
A statistical transformation (stat).
A geometric object (geom).
A position adjustment.
标度 Scales
标度控制的是从数据到图形属性的映射。下面是几种标度的例子:
(从左到右依次是连续型变量、离散型变量的形状和颜色标度)
(具体见第六章)
坐标系 Coordinate System
坐标系(简称coord)是指数据映射所在的图表平面,位置通常由两个坐标(x, y)决定。
坐标系的不同类型如下图:
(从左到右依次是笛卡尔坐标系、半对数坐标系、极坐标系)
分面 Facetting
(详见第七章)
= = = = = = = = 我是懵懵的分割线 = = = = = = = =
碎碎念2:这一章看下来感觉干货不多,貌似更像是本书中间的一个过渡章节(也可能是我没有get到,不是很懂作者的用意)。囧。最后还是要放上参考资料,镇楼。
参考资料:
Hadley Wickham(2016). ggplot2. Springer International Publishing. doi: 10.1007/978-3-319-24277-4
《R语言应用系列丛书·ggplot2:数据分析与图形艺术》
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