1 ggplot2特點(diǎn)

• 采用圖層的設(shè)計(jì)方式，有利于結(jié)構(gòu)化思維
  

• 將表征數(shù)據(jù)和圖形細(xì)節(jié)分開(kāi),，能快速將圖形表現(xiàn)出來(lái)，使創(chuàng)造性繪圖更加容易,，而不必糾結(jié)于圖形的細(xì)節(jié),，細(xì)節(jié)可以后期慢慢調(diào)整
  

• 將常見(jiàn)的統(tǒng)計(jì)變換融入到了繪圖中
  

• 有明確的起始(ggplot開(kāi)始)與終止(一句話一個(gè)圖層),，圖層之間的疊加是靠“+”實(shí)現(xiàn)的，越往后,，其圖層越在上方
  

• 圖形美觀,，擴(kuò)展包豐富，有專(zhuān)門(mén)調(diào)整字體和公式的包,，有專(zhuān)門(mén)調(diào)整顏色的包,，還有專(zhuān)門(mén)用按鈕輔助調(diào)整主題的包，總之,，應(yīng)有盡有

2 ggplot2基本概念

• Data數(shù)據(jù),， Mapping映射
  

• Scale標(biāo)度
  

• Geometric幾何對(duì)象
  

• Statistics統(tǒng)計(jì)變換
  

• Coordinate坐標(biāo)系統(tǒng)
  

• Layer圖層
  

• Facet分面
  

• Legend圖例
  

• beautiful美化

3 ggplot2語(yǔ)法框架

繪圖流程：

3.1 共性映射與個(gè)性映射

• ggplot(data = NULL, mapping = aes())
  

• geom_xxx(data = NULL, mapping = aes())

• ggplot()內(nèi)有data、mapping兩個(gè)參數(shù)
  具有全局優(yōu)先級(jí),，可以被之后的所有geom_xxx對(duì)象或stat_xxx()所繼承(前提是geom或stat未指定相關(guān)參數(shù))
  

• 而geom_xxx()或stat_xxx()內(nèi)的參數(shù)屬于局部參數(shù),，僅僅作用于內(nèi)部
  

• 為了避免混亂，通常將共性映射的參數(shù)指定在ggplot(aes())aes內(nèi)部,，將個(gè)性映射的參數(shù)指定在geom_xxx(aes())或stat_xxx(aes())內(nèi)部

3.2 幾何對(duì)象與統(tǒng)計(jì)變換

• 幾何對(duì)象geom_xxx(stat = ) 內(nèi)有統(tǒng)計(jì)變換參數(shù)stat,，統(tǒng)計(jì)變換stat_xxx(geom = )內(nèi)也有幾何對(duì)象參數(shù)geom
  

• 兩種方法結(jié)果相同，幾何對(duì)象更專(zhuān)注于結(jié)果,，統(tǒng)計(jì)變換更專(zhuān)注于變換過(guò)程

library(ggplot2)
# 用幾何對(duì)象作圖
ggplot(data = NULL, mapping = aes(x = x, y = y)) + geom_point(color = 'darked', 
    stat = 'identity')  # identity 表示沒(méi)有任何統(tǒng)計(jì)變換
# 用統(tǒng)計(jì)變換作圖
ggplot(data = NULL, mapping = aes(x = x, y = y)) + stat_identity(color = 'darked', 
    geom = 'point')  # geom_point(stat = 'identity')與stat_identity(geom = 'point')結(jié)果一樣

3.3 aes與data參數(shù)

• aes參數(shù)用來(lái)指定要映射的變量,可以是多個(gè)變量,，

• data參數(shù)表示指定數(shù)據(jù)源，必須是data.frame格式,，其坐標(biāo)軸變量最好寬轉(zhuǎn)長(zhǎng),，只能指定一個(gè)x軸和y軸，多個(gè)x列或y列不能使用調(diào)整圖例,。

4 geom_xxx()幾何對(duì)象

常用的幾種幾何對(duì)象函數(shù)：

ggplot2唯一不支持的常規(guī)平面圖形是雷達(dá)圖

其它幾何對(duì)象查詢(xún)：
ggplot2 part of the tidyverse
ggplot2 Quick Reference: geom
也可以用

ls(pattern = '^geom_', env = as.environment('package:ggplot2')) 查詢(xún),，但是沒(méi)有圖形示例

柱形圖和散點(diǎn)圖是關(guān)鍵，并且與極坐標(biāo)變換緊密相連,，著重介紹柱形圖和散點(diǎn)圖,，其它的原理和參數(shù)都類(lèi)似

4.1 aesthetics specifications 美學(xué)參數(shù)

能用作變量映射的包括：

4.1.1 fill/color 顏色

R自身自持很多種方式的顏色，“顏色名稱(chēng)”和“HEX色值”最常用和方便,，其它的需要擴(kuò)展包
顏色名稱(chēng)如：
“white”, “azure”, “bisque”, “blue”, “black”, “brown”, “chacolate”, “coral”, “cornsilk”, “cyan”, “gold” ,
“darkgolden”, “orange”, “orchild”, “gray”, “grey”, “tomato”, “violet”, “wheat”, “yellow”, “pink”,
“purple”, “red”, “salmon”, “seashell”, “ivory”,“magentia”,“navy”等系列,。
所有的顏色名稱(chēng)見(jiàn)： R_Color_Chart（后臺(tái)回復(fù)：顏色，可下載PDF版本）
如果對(duì)一組顏色進(jìn)行映射的話,，建議使用RColorBrewer等調(diào)色包,，更加方便
RColorBrewer顏色板如下,，左邊為字符串編號(hào),，上下分為3個(gè)版塊，分別為漸變色板Sequential,，離散對(duì)比色板Qualitative,，兩極色板Diverging

# colors() # 調(diào)用所有內(nèi)置顏色編號(hào)，名稱(chēng)
scales::show_col(colors()[1:6])  # show_col函數(shù)可以將顏色名稱(chēng)或HEX色值向量顯示出來(lái)
# RColorBrewer包使用
library('RColorBrewer')
display.brewer.all()  # 顯示所有可用色板
display.brewer.all(type = 'seq')  # 查看漸變色板

RColorBrewer使用方法：
通過(guò)函數(shù)brewer.pal(n, name)抽取色條名字為name的n種顏色,，后面還可以用“[]”索引符號(hào)索取色塊,，
一個(gè)幾何對(duì)象設(shè)置多種顏色只能在標(biāo)度中設(shè)置，我們會(huì)在標(biāo)度中繼續(xù)講解,，例：

4.1.2 linetype 線型

線條形狀通過(guò)名稱(chēng)或整數(shù)指定:

自定義線型
通過(guò)1個(gè)十六進(jìn)制的字符串來(lái)自定義，字符串長(zhǎng)度為2,、4,、6或8。
第1個(gè)數(shù)字為代表閉合的長(zhǎng)度,，第2個(gè)數(shù)字代表缺口的長(zhǎng)度,，第3個(gè)數(shù)字又是閉合的長(zhǎng)度，第4個(gè)數(shù)字是缺口的長(zhǎng)度，如此交替排列,。 然后作為一個(gè)整體重復(fù)排列
如：
* 字符串“33”代表開(kāi)始3個(gè)單位長(zhǎng)度閉合,，產(chǎn)生短橫線，然后缺口長(zhǎng)度也是3個(gè)單位,，這樣作為一個(gè)整體進(jìn)行重復(fù)排列
* 字符串“81”代表開(kāi)始8個(gè)單位長(zhǎng)度閉合,，產(chǎn)生較長(zhǎng)的橫線，然后缺口長(zhǎng)度為1個(gè)單位,，這樣作為一個(gè)整體重復(fù)排列
* 字符串“f8”表示開(kāi)始16個(gè)單位長(zhǎng)度閉合,，產(chǎn)生長(zhǎng)橫線，然后缺口長(zhǎng)度為8個(gè)單位,，這樣作為一個(gè)整體重復(fù)排列
* 字符串“357a”表示開(kāi)始3個(gè)單位長(zhǎng)度閉合,，產(chǎn)生短橫線，然后缺口5個(gè)單位,，然后閉合7個(gè)單位,，最后缺口11個(gè)單位，這樣整體重復(fù)排列

如圖所示：

library(ggplot2)
lty <- c('solid', 'dashed', 'dotted', 'dotdash', 'longdash', 'twodash')
linetypes <- data.frame(
  y = seq_along(lty), # seq_along表示生成與對(duì)象同樣長(zhǎng)度的序列
  lty = lty
) 
ggplot(linetypes, aes(0, y)) + 
  geom_segment(aes(xend = 5, yend = y, linetype = lty)) +  # 將一個(gè)變量映射到線型
  scale_linetype_identity() + 
  geom_text(aes(label = lty), hjust = 0, nudge_y = 0.2) +
  scale_x_continuous(NULL, breaks = NULL) + 
  scale_y_reverse(NULL, breaks = NULL)

# 自定義線型
lty <- c('33', '18', '81', 'f8', '5f', '357a', '5a73', '342167', 'a23f45b6') # 自定義9種線型
linetypes <- data.frame(
  y = seq_along(lty),
  lty = lty
) 
ggplot(linetypes, aes(0, y)) + 
  geom_segment(aes(xend = 5, yend = y, linetype = lty)) + # 將一個(gè)變量映射到線型
  scale_linetype_identity() + 
  geom_text(aes(label = lty), hjust = 0, nudge_y = 0.2) +
  scale_x_continuous(NULL, breaks = NULL) + 
  scale_y_reverse(NULL, breaks = NULL)

4.1.3 shape點(diǎn)型

[0, 25]個(gè)序號(hào)代表26種點(diǎn)型,， 只有21到26號(hào)點(diǎn)形能fill顏色,，其它都只有輪廓顏色，
序號(hào)32:127對(duì)應(yīng)ASCII字符
所有序號(hào)如圖所示：

4.1.4 family字體

內(nèi)置的只有3種,，可以通過(guò)擴(kuò)展包extrafont來(lái)將其它字體轉(zhuǎn)換為ggplot2可識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)形式 還可以通過(guò)showtext包以圖片的形式將字體插入到ggplot2圖中,，對(duì)于公式之類(lèi)的特殊字體特別方便，比Latex容易爆了

library('ggplot2')

df <- data.frame(x = c(0.4, 0.6, 0.8), y = 1:3, family = c('sans', 'serif', 
    'mono'))
ggplot(df, aes(x, y)) + geom_text(aes(label = family, family = family), size = 15) + 
    xlim(0.2, 1) + ylim(0, 4)

4.1.5 Font face字型

分為4類(lèi)：“plain”常規(guī)體, “bold”粗體, “italic”斜體, “bold.italic”粗斜體

4.1.6 vjust/hjust相對(duì)位置微調(diào)

vjust: “top” = 1, “middle” = 0.5, “bottom” = 0
hjust: “l(fā)eft” = 0, “center” = 0.5, “right” = 1
微調(diào)后,，該幾何對(duì)象還是在另一個(gè)幾何對(duì)象周?chē)?/p>

library('ggplot2')

just <- expand.grid(hjust = c(0, 0.5, 1), vjust = c(0, 0.5, 1))
just$label <- paste0(just$hjust, ', ', just$vjust)

ggplot(just, aes(hjust, vjust)) + geom_point(colour = 'grey70', size = 5) + 
    geom_text(aes(label = label, hjust = hjust, vjust = vjust))  # 也能進(jìn)行映射,，但很少用

4.2 position adjustment 位置調(diào)整參數(shù)

包括：

position_xxx()內(nèi)其它參數(shù)：padding, preserve, reverse, vjust, width, height 等

4.2.1 position_dodge(), position_dodge2() 水平并列

4.2.2 position_stack, position_fill 垂直堆積

library(ggplot2)
ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), fill = factor(vs))) + geom_bar()  # 柱形圖默認(rèn)stack堆積

ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), fill = factor(vs))) + geom_bar(position = 'fill')  # 百分比堆積

ggplot(mtcars, aes(factor(cyl), fill = factor(vs))) + geom_bar(position = position_stack(reverse = TRUE))  # 翻轉(zhuǎn)各組內(nèi)部垂直堆疊順序

# 散點(diǎn)圖 + 折線圖
series <- data.frame(time = c(rep(1, 4), rep(2, 4), rep(3, 4), rep(4, 4)), type = rep(c('a', 
    'b', 'c', 'd'), 4), value = rpois(16, 10))
ggplot(series, aes(time, value, group = type)) + geom_line(aes(colour = type)) + 
    geom_point(aes(colour = type))  # 默認(rèn)identity

ggplot(series, aes(time, value, group = type)) + geom_line(aes(colour = type), 
    position = 'stack') + geom_point(aes(colour = type), position = 'stack')  # stack堆積

ggplot(series, aes(time, value, group = type)) + geom_line(aes(colour = type), 
    position = position_stack(vjust = 0.5)) + geom_point(aes(colour = type), 
    position = position_stack(vjust = 0.5))  # 向下移動(dòng)半個(gè)單位，以最下面的元素為高度為基準(zhǔn)

ggplot(series, aes(time, value, group = type)) + geom_line(aes(colour = type), 
    position = position_stack(vjust = 0)) + geom_point(aes(colour = type), position = position_stack(vjust = 0))  # 向下移動(dòng)到底,，最下面的折線都拉直了

4.2.3 position_jitter(), position_jitterdodge() 擾動(dòng)錯(cuò)開(kāi)

4.2.4 position_jitterdodge()

position_jitterdodge(jitter.width = NULL, jitter.height = 0, dodge.width = 0.75, seed = NA)
僅僅用于箱線圖和點(diǎn)圖在一起的情形,且有順序的,，必須箱子在前，點(diǎn)圖在后,，抖動(dòng)只能用在散點(diǎn)幾何對(duì)象中,
jitter.width 默認(rèn)40%,， jitter.height 默認(rèn)0

library(ggplot2)
dsub <- diamonds[sample(nrow(diamonds), 1000), ]

ggplot(dsub, aes(x = cut, y = carat, fill = clarity)) + geom_boxplot(outlier.size = 0) + 
    geom_point(shape = 23)  # 23號(hào)點(diǎn)形狀為菱形

ggplot(dsub, aes(x = cut, y = carat, fill = clarity)) + geom_boxplot(outlier.size = 0) + 
    geom_point(shape = 23, position = position_jitterdodge(dodge.width = 0.1))  # 點(diǎn)分布于各組箱子10%寬度上，默認(rèn)點(diǎn)水平抖動(dòng)錯(cuò)開(kāi)

ggplot(dsub, aes(x = cut, y = carat, fill = clarity)) + geom_boxplot(outlier.size = 0) + 
    geom_point(shape = 23, position = position_jitterdodge(dodge.width = 0.8))  # 點(diǎn)分布于各組箱子80%寬度上,，默認(rèn)點(diǎn)水平抖動(dòng)錯(cuò)開(kāi)

4.2.5 position_nudge 整體微調(diào)