R语言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。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#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
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