之前學習的繪圖方法是基于R的基礎(chǔ)繪圖系統(tǒng)。在R中一共有四種作圖系統(tǒng)，分別為base（之前學的）、grid、lattice，以及ggplot2。其中g(shù)gplot2包的目標是提供一個全面的、基于語法的，連貫一致的圖形生成系統(tǒng)，允許用戶創(chuàng)建新穎的、有創(chuàng)新性的數(shù)據(jù)可視化圖形。關(guān)于另外兩種的介紹，見p402。

一、預準備

1、安裝加載包
不像基礎(chǔ)繪圖方法可以直接使用，ggplot2包第一次使用要安裝、加載。

install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

2、加載實驗數(shù)據(jù)
（1）mtcars數(shù)據(jù)集包括32輛車的詳細信息。

data(mtcars)

（2）singer數(shù)據(jù)集來自lattice包，包括某合唱團的身高與聲音變量

data(singer, package="lattice")
#lattice包已在基礎(chǔ)安裝里

（3）Salaries數(shù)據(jù)集來自carData包（教材說是來自car包，可能是最近移動了），其包含了大學教授的收入信息，以及其它相關(guān)因素（級別、性別）。

install.packages("carData")
data(Salaries, package="carData")

二、基礎(chǔ)用法

一個簡單例子

ggplot(mtcars, aes(x=wt, y=mpg)) +
  geom_point() +
  labs(title="Automobile Data", x="Weight", y="Miles Per Gallon")

如上一個簡單的ggplot繪圖包括主要有以下三方面內(nèi)容，用加號（+）相連組成的：
1、ggplot()函數(shù)：用于交代繪圖的數(shù)據(jù)來源，并指定要使用的變量信息。其中的aes()即用來指定繪圖涉及到的變量，及每個變量扮演的角色，有時也包括分組信息。
2、geom_ 幾何函數(shù)：指明視覺呈現(xiàn)方式（在我理解就是繪圖類型）；一張圖里可以有多個幾何函數(shù)呈現(xiàn)，即使用多個geom類型函數(shù)。
3、lab()函數(shù)：主要用于添加注釋信息（標題等）。部分常用參數(shù)如下

title = 添加主標題；subtitle = 添加副標題，位于主標題下面，字體更小。
caption = 在圖形右下角添加文本，常用于描述數(shù)據(jù)來源。
x = 與 y =修改坐標軸標題，colour = 修改圖例標題

ggplot()函數(shù)中的變量選擇要根據(jù)自己想要繪制什么樣的圖來研究什么樣的變量關(guān)系來決定。

汽車重量與MPG的散點圖

補充：關(guān)于ggplot的繪圖變量交代也可放在每個具體的繪圖函數(shù)中，ggplot()僅交代下數(shù)據(jù)來源。比如

ggplot(data = mpg) +
  geom_point(aes(x = displ, y = hwy))
# 如果只使用ggplot(data = mpg)只會得到灰色背景

三、關(guān)于geom函數(shù)

1、geom類型

目前一共有37個幾何函數(shù)可供使用，教材中列了常見的13種以及所涉及到的參數(shù)選項（p407）。比如

geom_bar() 表示條形圖，涉及選項有color、fill、alpha；
geom_boxplot() 表示箱線圖，涉及選項有color、fill、alpha、notch、width；
geom_histogram() 表示直方圖，涉及選項有color、fill、alpha、linetype、binwidth；
geom_point() 表示散點圖，涉及選項有color、alpha、shape、size；
geom_rug() 表示地毯圖，涉及選項有color、size。

2、常見選項（詳見p408）

fill 用于設(shè)置填充區(qū)域顏色；
color 用于設(shè)置點、線，邊界的顏色；
alpha 設(shè)置顏色透明度，1不透明；0透明；
linetype 設(shè)置線條類型；
shape 設(shè)置點的形狀；
position 參數(shù)對于點圖來說 jitter 減少點重疊；對條形圖而言有 dodge、stacked、fill三種模式（具體在例子中說明）。

例圖：三圖綜合

ggplot(Salaries, aes(x=rank, y=salary)) +
  geom_boxplot(fill="cornflowerblue",
               color="black", notch=TRUE)+
  geom_point(position="jitter", color="blue", alpha=.5)+
  geom_rug(sides="l", color="black")

如圖為箱線圖、點圖，地毯圖的混合圖。
（1）對箱線圖設(shè)置了填充顏色、邊界和點的顏色，以及方塊缺口；
（2）對點圖設(shè)置了隨機抖動（否則點就排成一列，難以觀察）、點的顏色、點的透明度；
（3）對地毯圖設(shè)置了出現(xiàn)位置，以及線的顏色。

學術(shù)級別與收入的關(guān)系

舉例-1：geom_smooth添加光滑曲線

除了上述提到的幾何函數(shù)類型，還有一種比較常見的函數(shù)：為散點圖添加平滑曲線geom_smooth。其涉及到的參數(shù)有--（詳見p416）一般直接選默認參數(shù)。

method= 設(shè)置使用的平滑函數(shù)，默認為smooth的非參數(shù)光滑曲線；此外還可選lm（線性）、glm（廣義線性）、rlm（穩(wěn)健線性）、gam（廣義相加）。
formula= 設(shè)置光滑函數(shù)公式，默認為y~x；如果是n次多項式，y~poly(x,n)
se 設(shè)置置信區(qū)間，默認TRUE。
level 設(shè)置置信水平，默認95%

ggplot(data=Salaries, aes(x=yrs.since.phd, y=salary)) +
  geom_smooth() + geom_point()
#直接使用默認參數(shù)

畢業(yè)年數(shù)與收入的關(guān)系，并添加95%置信區(qū)間的光滑曲線

如上圖，散點的線性關(guān)系不是很明顯。因此可以擬合一個二次多項式的回歸的有參模型。

ggplot(data=Salaries, aes(x=yrs.since.phd, y=salary)) +
  geom_smooth(method=lm, formula=y~poly(x,2),
              se=FALSE, size=1) +  #設(shè)置多項式擬合，并取消了置信區(qū)間  
              geom_point(size=2)

多項式擬合

四、分組與刻面

繪圖時，若存在一個/多個分類變量可以就分組關(guān)系將圖分類，以研究分類變量對數(shù)據(jù)的分布影響。例如將全校的成績按各個班級角度來看。

1、分組

（1）特征：不同組的分類變量繪制在一張圖里。
（2）書寫格式：在aes()函數(shù)中指明用來區(qū)分分類變量的方法即可（比如顏色、符號形狀等）；比如下例中的color=rank，左邊為區(qū)分方式（顏色）、右邊為分類變量（等級）。其它的分組依據(jù)還有：size =、alpha =、shape =

ggplot(Salaries, aes(x=yrs.since.phd, y=salary, color=rank))  +
  geom_point()

這里繪制畢業(yè)年數(shù)與收入的關(guān)系，并想研究學術(shù)級別對其分布的影響

基于學術(shù)級別分類，繪制畢業(yè)年數(shù)與收入的散點圖

補充1：分組顏色方案是ggplot2默認的，也可以選擇ColorBrewer 提供的系列配色方案；或者直接自己自定義。例如下代碼---

ggplot(Salaries, aes(x=yrs.since.phd, y=salary, color=rank))  +
  geom_point()  +
  scale_color_brewer(palette = "Set1")
  #scale_colour_manual(
  #values = c(AsstProf = "red", AssocProf = "blue", Prof = "black")
)

補充2：二分類顏色

ggplot(data = mpg) +
  geom_point(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = displ < 5))
#依據(jù)displ變量是否大于5，分為兩類顏色

接下來舉一例：用性別分組的柱狀圖研究不同學術(shù)級別的人數(shù)，并以此來探究下之前提到的position的三種設(shè)置的區(qū)別。（繪圖中用到了繪制多重圖的方法--grid.arrange()的使用也是一個常用的技巧）

library(gridExtra)
p1 <- ggplot(Salaries, aes(x=rank, fill=sex)) +
  geom_bar(position="stack") + labs(title='position="stack"')
p2 <- ggplot(Salaries, aes(x=rank, fill=sex)) +
  geom_bar(position="dodge") + labs(title='position="dodge"')
p3 <- ggplot(Salaries, aes(x=rank, fill=sex)) +
  geom_bar(position="fill") + labs(title='position="fill"')

grid.arrange(p1, p2, p3, ncol=3)

如下圖，可看出：
（1）position="stack" 繪制堆疊分組條形圖；
（2）position="dodge" 繪制分組條形圖并排；
（3）position="fill" 繪制堆疊分組，高度相同，按比例解釋。

學術(shù)級別人數(shù)基于性別的人數(shù)分布

2、刻面圖

（1）特征：區(qū)別于上述分組圖，刻面圖是按分類因子分開繪制數(shù)張圖（幾個類別就畫幾張圖）
（2）函數(shù)：刻面圖有專門的函數(shù)繪制，有以下4種--

facet_wrap(~var,ncol=n) 設(shè)置多圖排成n列；
facet_wrap(~var,nrow=n) 設(shè)置多圖排成n行；

data(singer, package="lattice")
library(ggplot2)
ggplot(data=singer, aes(x=height)) +
  geom_histogram() +
  facet_wrap(~voice.part, nrow=4)
#分成4行排列

八個聲部歌手的身高分布直方圖

如果想把多圖排成一個單列/單行，以便于比較組間數(shù)據(jù)差異。（當然前面提到的連個函數(shù)也可以）

facet_grid(var~.) 設(shè)置排成單列
facet_grid(.~var) 設(shè)置排成單行

ggplot(data=singer, aes(x=height, fill=voice.part)) +
  geom_density() +
  facet_grid(voice.part~.)
#單列排布，利于比較觀察

八個聲部歌手的身高分布密度圖

如果有兩個分類變量var1、var2，分別有m、n類，可以用facet_grid(var1~var2)函數(shù)繪制m*n個刻面圖。

五、自定義ggplot2圖形的外觀

1、坐標軸（p419）

主要針對兩類坐標軸：類別型與連續(xù)型

以x軸為例分別為scale_x_discrete()、scale_x_continuous();
主要涉及兩個參數(shù)breaks=、labels=
scale_x_discrete()、scale_y_discrete() 可用于修改x軸或y軸的刻度單位值（break=）；修改刻度標簽（labels=）
關(guān)于后者labels= 比較好理解，就是我們看到坐標軸上的注釋性刻度標簽；
關(guān)于前者breaks=，是實際繪圖的參照軸刻度值。對于連續(xù)型變量，一般是從小到大的數(shù)值型向量；對于類別型變量，一般對應(yīng)實際數(shù)據(jù)分類因子字符向量。具體見下例

（1）原圖

ggplot(data=Salaries, aes(x=rank, y=salary, fill=sex)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title="Faculty Salary by Rank and Sex", x="", y="")
#ggplot2默認情況下會數(shù)據(jù)添加標簽、圖例等。

默認參數(shù)

（2）自定義標簽

ggplot(data=Salaries, aes(x=rank, y=salary, fill=sex)) +
  geom_boxplot() +
  scale_x_discrete(breaks=c("AsstProf", "AssocProf", "Prof"),
                   labels=c("Assistant\na",
                            "Associate\nb",
                            "Full\nc")) +
  scale_y_continuous(breaks=c(50000, 100000, 150000, 200000),
                     labels=c("$50K", "$100K", "$150K", "$200K")) +
  labs(title="Faculty Salary by Rank and Sex", x="", y="")

修改標簽

注意如果想改變類別型變量在x軸上的分布次序，那么需要修改原數(shù)據(jù)該列的因子順序，對應(yīng)上例，即Salaries$rank=factor(Salaries$rank,levels = c("Prof","AsstProf", "AssocProf"))，再執(zhí)行上述操作，即可改變箱圖的順序。

補充：交換x、y軸+ coord_flip()

2、圖例

自動生成的圖例都可以滿足大多數(shù)情況的需求。一般修改的話，即修改圖例的標題與位置。
（1）圖例標題在labs()函數(shù)的fill選項修改。本例中把sex改為了Gender。
（2）圖例位置通過theme()函數(shù)修改。本例中圖例位于距y軸10%，距x軸80%。

ggplot(data=Salaries, aes(x=rank, y=salary, fill=sex)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title="Faculty Salary by Rank and Gender",
       x="", y="", fill="Gender") +
  theme(legend.position=c(.1,.8))

通過指定比例坐標信息，可以將圖例擺放在繪圖區(qū)域的特定位置。而ggplot默認將圖例放在圖的右側(cè)（四周外面）legend.position="left/top/bottom/right"
legend.positon = "none"則會取消圖例。

修改圖例

3、主題

theme_*()族函數(shù)，來定制圖形中的非數(shù)據(jù)元素

ggplot2內(nèi)置的8種主題
如下示例對比

g1 <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  geom_point(aes(color = class))
g2 <- ggplot(mpg, aes(displ, hwy)) +
  geom_point(aes(color = class)) +
  theme_classic()
library(gridExtra)
grid.arrange(g1, g2, ncol=2)

g1 & g2

4、保存圖形

ggsave()函數(shù)
（1）保存指定圖形（plot、width、height）

myplot1 <- ggplot(data=Salaries, aes(x=rank, y=salary, fill=sex)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title="Faculty Salary by Rank and Gender",x="", y="")
ggsave(file="my01.png", plot=myplot1, width=5, height=4)
#保存尺寸為5英寸×4英寸，即12.7cm×10.2cm

（2）保存剛剛得到的圖形

ggplot(data=Salaries, aes(x=rank, y=salary, fill=sex)) +
  geom_boxplot() +
  labs(title="Faculty Salary by Rank and Gender",x="", y="")
ggsave(file="my02.png")

此外教材中還有三維氣泡圖，如何給分組觀測自定義顏色，以及主題的設(shè)置，詳見p422。以上是關(guān)于ggplot2函數(shù)基礎(chǔ)知識的學習。ggplot2的功能是很強大的，后續(xù)有機會再進行深入的探索與學習。
寒假關(guān)于R語言的學習可能就暫時到這一章節(jié)了，之后要刷學校的網(wǎng)課了，盼望能夠早日開學吧。
參考教材《R語言實戰(zhàn)（第2版）》

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R語言入門--第十六節(jié)（ggplot2繪圖）

R語言入門--第十六節(jié)（ggplot2繪圖）

一、預準備

二、基礎(chǔ)用法

三、關(guān)于geom函數(shù)

1、geom類型

2、常見選項（詳見p408）

例圖：三圖綜合

舉例-1：geom_smooth添加光滑曲線

四、分組與刻面

1、分組

2、刻面圖

五、自定義ggplot2圖形的外觀

1、坐標軸（p419）

2、圖例

3、主題

4、保存圖形

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R語言入門--第十六節(jié)（ggplot2繪圖）

一、預準備

二、基礎(chǔ)用法

三、關(guān)于geom函數(shù)

1、geom類型

2、常見選項（詳見p408）

例圖：三圖綜合

舉例-1：geom_smooth添加光滑曲線

四、分組與刻面

1、分組

2、刻面圖

五、自定義ggplot2圖形的外觀

1、坐標軸（p419）

2、圖例

3、主題

4、保存圖形

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二、基礎(chǔ)用法

三、關(guān)于geom函數(shù)

1、geom類型

四、分組與刻面

2、刻面圖

五、自定義ggplot2圖形的外觀

3、主題

4、保存圖形