R语言ggplot2画图

最新推荐文章于 2024-09-08 12:11:39 发布

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#R #ggplot2 #画图

这篇博客详细介绍了如何使用R语言的ggplot2包进行数据可视化，包括基本要素如数据、映射、几何对象、标尺、统计变换、坐标系统、图层、分面和主题。内容涵盖从简单的散点图、直方图到复杂的密度图、箱线图，以及统计变换如回归线的绘制。此外，还讨论了坐标变换、图层组合以及如何通过分面和主题定制图表。

#1、基本要素
#数据（Data）和映射（Mapping）
#几何对象（Geometric）
#标尺（Scale）
#统计变换（Statistics）
#坐标系统（Coordinante）
#图层（Layer）
#分面（Facet）
#主题（Theme）

#2、数据和映射
require(ggplot2)
data(diamonds)
set.seed(42)
#在一个数据框里进行抽样1000行数据
small<-diamonds[sample(nrow(diamonds),1000),]
head(small)
length(small)#给出的时small的列数而不是行数

p<-ggplot(data=small,mapping=aes(x=carat,y=price))
p+geom_point()

#用一个类别因子指定图形类别分组用shape=
p <- ggplot(data=small, mapping=aes(x=carat, y=price, shape=cut))
p+geom_point()

#映射颜色colour
p <- ggplot(data=small, mapping=aes(x=carat, y=price, shape=cut, colour=color))
p+geom_point()

#3、几何对像
#ggplot2支持图层，我通常把不同的图层中共用的映射提供给ggplot函数
#而某一几何对象才需要的映射参数提供给geom_xxx函数。

ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price))
#填充颜色
ggplot(small)+geom_histogram(aes(x=price, fill=cut))
#side-by-s