ggplot2大概分为三个部分:
(1)数据层 (2)几何图形层 (3)美学层
| 函数 | |
|---|---|
| 数据层 | ggplot(data,mapping = aes(x,y)) |
| 几何图形层 | geom_bar()/geom_plot()/… |
| 美学层 | aes(color = factor()) |
有了基本框架后,代码写起来就不会太乱。

1、数据层——ggplot()
ggplot(data,mapping=aes(x,y))
本人建议数据层只用两个参数即可:数据和映射。因为用何种画图方法、统计方法、美化方式,都可以在接下来两层更改。此做法可以使代码干净易读。
2、几何图形层——geom_x() or stat_x()
初学者比较建议第一种,因为后者我没去了解太多。。
本章学习的是geom_bar,先了解其内置参数。
Usage
两种形式
geom_bar(
mapping = NULL,
data = NULL,
stat = "count",
position = "stack",
...,
width = NULL,
na.rm = FALSE,
orientation =

本文详细介绍了ggplot2的三大核心组成部分:数据层、几何图形层和美学层。通过实例解析geom_bar()函数的使用,包括stat、position等参数。同时,讲解了如何通过aes()进行美学修饰,如颜色填充、图例命名和颜色调整。此外,还提到了主题设置、坐标轴互换、图例位置和组合图的创建。ggplot2提供了丰富的图形定制选项,适用于离散和连续变量的频数统计图表制作。
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