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      • 小白学数据可视化:一个ggplot2画图完整实例

      小白学数据可视化:一个ggplot2画图完整实例

      • 发布者 weinfoadmin
      • 分类 未分类
      • 日期 2021年9月9日
      • 评论 0评论

      专题介绍:R是一种广泛用于数据分析和统计计算的强大语言,于上世纪90年代开始发展起来。得益于全世界众多 爱好者的无尽努力,大家继而开发出了一种基于R但优于R基本文本编辑器的R Studio(用户的界面体验更好)。也正是由于全世界越来越多的数据科学社区和用户对R包的慷慨贡献,让R语言在全球范围内越来越流行。其中一些R包,例如MASS,SparkR, ggplot2,使数据操作,可视化和计算功能越来越强大。R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的一个自由、免费、源代码开放的软件,它是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具。R作为一种统计分析软件,是集统计分析与图形显示于一体的。它可以运行于UNIX、Windows和Macintosh的操作系统上,而且嵌入了一个非常方便实用的帮助系统,相比于其他统计分析软件,R的学术性开发比较早,适合生物学和医学等学术学科的科研人员使用。

      这是我的第4篇数据可视化(data visualization)的文章。

      • 第1篇:《小白学数据可视化:前言》

      • 第2篇:《小白学数据可视化:基于R生态的数据可视化工作环境构建》

      • 第3篇:《小白学数据可视化:如何选择适合您数据的图形?》

      本文介绍一个ggplot2画图完整实例,直观上认识ggplot是如何实现有序逐步地画图和修饰图。

      加载ggplot2包和数据集

      library(ggplot2)
      data(mpg)

      确定画图数据集和展示的变量或者变量集

      数据集用ggplot()函数的参数data指定;映射的变量集用aes()函数传递给ggplot()函数的参数mapping。

      ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) 

      请思考:图形为什么是空的?

      确定所要展示的几何图形

      ggplot2包画图的原理采用分层的思想来作图和完善图。我们选用两个连续变量displ和hwy,想了解它们之间的关系,我们采用散点图。

      ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
        geom_point()

      若是我们想展示displ和hwy的50%分位数的散点图,如何做呢?参考代码:

      library(tidyverse)
      filter(mpg, hwy <= median(mpg$hwy)) %>% 
        ggplot(mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
        geom_point()

      对点进行修饰

      从点的颜色,大小,透明度等角度做修饰。

      ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
        geom_point(
          color = 'cornflowerblue',
          size = 3,
          alpha = .5
        )

      添加拟合曲线

      通过拟合曲线,解释点之间的关系,我们采用geom_smooth()函数,设置参数method的值为lm。

      ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy)) +
        geom_point(
          color = 'cornflowerblue',
          size = 3,
          alpha = .5
        ) +
        geom_smooth(method = 'lm')

      同一幅图中分组展示

      在aes()函数里面根据颜色或者形状或者大小或者透明度等视觉特性,实现同一幅图的分组显示。

      ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
        geom_point(
          size = 3,
          alpha = .5
        ) + 
        geom_smooth(
          method = 'lm',
          se = FALSE,
          size = 1.5
        )

      请思考:如下这段代码运行后,会是什么结果?

      ggplot(data = mpg, mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
        geom_point(
          color = 'cornflowerblue',
          size = 3,
          alpha = .5
        ) + 
        geom_smooth(
          method = 'lm',
          se = FALSE,
          size = 1.5
        )

      设置scale

      scale可以控制变量如何把视觉特性映射到图上。

      mpg %>% select(displ, hwy, drv) %>% 
        ggplot(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
        geom_point(size = 3,
                   alpha = .5) +
        geom_smooth(
          method = 'lm',
          se = FALSE,
          size = 1.5) +
        scale_x_continuous(breaks = seq(1.6, 8, 2)) +
        scale_y_continuous(breaks = seq(12, 45, 5))

      添加facet

      facet 可以给特定变量的每个level画图。

      mpg %>% select(displ, hwy, drv, model) %>% 
        ggplot(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
        geom_point(size = 3,
                   alpha = .5) +
        geom_smooth(
          method = 'lm',
          se = FALSE,
          size = 1.5) +
        scale_x_continuous(breaks = seq(1.6, 8, 2)) +
        scale_y_continuous(breaks = seq(12, 45, 5)) +
        facet_wrap(~model)

      添加labels

      使用labs()函数实现自定义标题,子标题,x轴, y轴和图例等。

      mpg %>% select(displ, hwy, drv, model) %>% 
        ggplot(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
        geom_point(size = 3,
                   alpha = .5) +
        geom_smooth(
          method = 'lm',
          se = FALSE,
          size = 1.5) +
        scale_x_continuous(breaks = seq(1.6, 8, 2)) +
        scale_y_continuous(breaks = seq(12, 45, 5)) +
        facet_wrap(~model) +
        labs(title = "displ和hwy的关系图",
             caption = "source: http://shujuren.org/",
             x = '变量displ',
             y = '变量hwy',
             color = "Drv_type")

      选择合适的主题

      可以使用已有的主题,也可以使用定制化的主题。

      mpg %>% select(displ, hwy, drv, model) %>% 
        ggplot(mapping = aes(x = displ, y = hwy, color = drv)) +
        geom_point(size = 3,
                   alpha = .5) +
        geom_smooth(
          method = 'lm',
          se = FALSE,
          size = 1.5) +
        scale_x_continuous(breaks = seq(1.6, 8, 2)) +
        scale_y_continuous(breaks = seq(12, 45, 5)) +
        facet_wrap(~model) +
        labs(title = "displ和hwy的关系图",
             caption = "source: http://shujuren.org/",
             x = '变量displ',
             y = '变量hwy',
             color = "Drv_type") +
        theme_minimal()

      总结

      本文以散点图为例,做了一个ggplot2完整画图实例。后续会从变量的个数和变量可视化的目的入手,介绍一些常用的可视化图形。

      您有什么见解,请留言。

      请关注“恒诺新知”微信公众号,感谢“R语言“,”数据那些事儿“,”老俊俊的生信笔记“,”冷🈚️思“,“珞珈R”,“生信星球”的支持!

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